データは21世紀の石油という言葉にも象徴されるように、データから価値を生み出すデータサイエンスの重要性は、近年、非常に大きくなってきています。その背景には、ユビキタス・IoTなどの技術の進歩に伴うデータ収集のコストの低下や、通信回線、コンピュータの性能の向上など、大量のデータを収集、保持、分析できる技術の発展があります。この講義では、データの収集・加工・処理、データの分析、分析結果の解釈とその活用というデータサイエンスの3要素について紹介します。
講義は、オンライン講座gacccoにデータサイエンス学部が公開している「大学生のためのデータサイエンス(I)」の内容に基づいて行います。
【新型コロナウイルス感染対策による変更】
毎回講義までに上記オンライン講座の動画を視聴し、講義資料を読んでおいてください
動画や講義資料に関する質問はSULMS上で投稿してください
講義時間には講義資料の解説、前回の確認問題の解説、質問があれば質問への回答を行います
講義はzoomで行います
4/21更新
第１回と第２回の講義資料は以下に置いています
https://shigau2013-my.sharepoint.com/:f:/g/personal/koji-iwayama_biwako_shiga-u_ac_jp/EqLbiGp-_jdDj-IZ3ujcIooBbPcPH8dYmJXa8i3Vong3DA?e=kDIqRz
上のURLをブラウザにコピー＆ペーストしてアクセスしてください
サインインを求められた場合は大学のメールアドレスとパスワードでサインインしてください
【4/27更新】
第2回講義の確認問題は4/28(火)にSULMSで出題します．回答期限は同日23:59です．
これまでの講義資料・第3回以降の講義資料は，4/29(水)から順次SULMSへ掲載します．
※メールで質問する際は，どの講義に関する質問なのかを必ず明記すること
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1. データの収集・加工・処理、データの分析、分析結果の解釈とその活用というデータサイエンスの3要素について基本的な技術を身につけること。
2. データサイエンスの応用事例について理解すること。
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1. データサイエンスへの招待の概要、ガイダンス
2. データサイエンスの役割，データ分析の方法
3. データサイエンスと画像・音声処理技術
4. ヒストグラム、箱ひげ図、平均と分散
5. 散布図と相関係数
6. 回帰直線
7. データ分析で注意すべき点
8. EXCELを用いたデータ集計
9. R のインストールと組み込みのデータを用いた分析例
10. Pythonのインストールとライブラリを使った分析例
11. 応用事例（金融・保険）
12. 応用事例（市場調査）
13. 応用事例（医学・品質管理）
14. 応用事例（テキストマイニング）
15. まとめ
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各回の授業までに教科書の以下の章の該当する箇所に目を通しておく。
また、授業後には授業内容の復習を行う
2. 第1章
3. 第5章 5.4, 5.5
4. 第2章 2.1
5. 第2章 2.2
6. 第2章 2.3
7. 第2章 2.4
8. 第4章 4.1
9. 第4章 4.2
10. 第4章 4.3
11. 第5章 5.2
12. 第5章 5.1
13. 第5章 5.3, 5.6
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講義中に出題し、SUCCESS/SULMSなどで提出を求める小テスト課題により成績を評価する。講義時間内での提出を基本とするため、パソコンなどを持ち込んで講義に臨むことが望ましい。期末試験や最終レポートなどは課さない。
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「大学生のためのデータサイエンス(I)」の確認テストの内容などを参考に、基本的な知識・技術が身についているかどうかを成績評価の基準とする。
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978478060701
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データサイエンス入門
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竹村彰通, 姫野哲人, 高田聖治 編,竹村, 彰通, 1952-,姫野, 哲人,高田, 聖治, 1965-,
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学術図書出版社
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2019
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