タイトル

時間割番号: 7011100101
データサイエンス入門
 
担当教員
杉本 知之[Tomoyuki Sugimoto]
開講学部等 教養教育 対象年次 1~2 単位数 2
開講時期 春学期 開講曜時 水4 クラス  
ナンバリング DSAA11001
授業形態 【対】ハイブリッド授業(対面+同時双方向)
授業の目的と概要  
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、多岐にわたる分野で活用され、現代社会の大きな変化に関わっているデータサイエンス・AIについて、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、多様な応用事例を交えて紹介します。同時に、データサイエンス・AIの限界やデータを扱う際に注意すべき点も紹介します。

毎回の講義までに講義資料及び講義資料中で指定する動画を視聴しておいてください。
 
授業の到達目標  
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。
 
授業計画  
初回講義のZoomアドレス
https://us02web.zoom.us/j/88440575483?pwd=dWxLTW9xcDZsVnk1NXgzK1JYRFRVQT09
(ミーティングID: 884 4057 5483)
パスコード: 497748
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1. データサイエンスの役割・データの取得と管理①
2. データの取得と管理②,データサイエンスと情報倫理
3. ヒストグラム,箱ひげ図、平均と分散 (データ分析の基礎①)
4. 散布図、相関係数、回帰直線 (データ分析の基礎②)
5. データ分析で注意すべき点
6. データサイエンスの手法①:クロス集計,ベイズ推論,クラスタリング
7. データサイエンスの手法②:回帰分析,決定木,アソシエーション分析
8. データサイエンスの手法③:ニューラルネット,機械学習とAI
9. Excelを用いたデータ分析
10. Rを使ってみる/応用事例1(保険・金融)
11. Rによるデータ分析/応用事例2(品質管理)
12. Rのさらなる活用/応用事例3(画像処理)
13. Pythonのインストールと基本操作/応用事例4(音声処理)
14. Pythonによるデータ分析/応用事例5(医療・製造)
15. まとめ
 
事前学習・事後学習など授業時間外の学習  
各講義ごとに講義動画と講義資料を見て予習・復習をする。
確認問題に解答し、間違った箇所を中心に復習しておくこと。
 
成績評価の方法  
出席など平常点(30%),SULMSで提出を求める小テスト課題により成績(70%)で評価する。
 
成績評価の基準  
データサイエンスの3要素についての基本的な技術が身についているかどうか、データサイエンスの応用事例についての理解を毎回の小テスト課題の点数により評価する。
合計点を100点満点に換算し、90点以上を秀、80点以上を優、70点以上を良、60点以上を可、60点未満を不可とする。
 
教科書  
教科書1 ISBN 978-4780607307
書名 データサイエンス入門 第2版
著者名 竹村彰通, 姫野哲人, 高田聖治編 ; 和泉志津恵 [ほか] 共著,竹村, 彰通,姫野, 哲人,高田, 聖治,和泉, 志津恵,市川, 治,梅津, 高朗,北廣, 和雄,齋藤, 邦彦,佐藤, 智和,白井, 剛,田中, 琢真,槙田, 直木,松井, 秀俊, 出版社 学術図書出版社 出版年 2021
 
参考書  
参考書1 ISBN 4065238099
書名 教養としてのデータサイエンス
著者名 北川源四郎, 竹村彰通編 ; 内田誠一 [ほか] 著,北川, 源四郎,竹村, 彰通,内田, 誠一,川崎, 能典,孝忠, 大輔,佐久間, 淳,椎名, 洋,中川, 裕志,樋口, 知之,丸山, 宏, 出版社 講談社 出版年 2021
参考書2 ISBN
書名 大学生のためのデータサイエンス Ⅰ: オフィシャルスタディノート
著者名 滋賀大学データサイエンス学部 出版社 日本統計協会 出版年 2018
教材に関する補足情報  
 
参考文献一覧  
 
履修上の注意事項  
 
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備考(実務経験の内容と授業との関連を含む)  
 
参照ホームページ  
滋賀大学SULMS
 
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