科目一覧へ戻る | 2024/07/24 現在 |
開講科目名 /Class |
データサイエンス特殊講義/Advanced Lecture on Data Science |
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授業コード /Class Code |
J100021501 |
ナンバリングコード /Numbering Code |
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開講キャンパス /Campus |
ポートアイランド |
開講所属 /Course |
修士/ |
年度 /Year |
2024年度/Academic Year |
開講区分 /Semester |
前期/SPRING |
曜日・時限 /Day, Period |
木6(前期)/THU6(SPR.) |
単位数 /Credits |
1.0 |
主担当教員 /Main Instructor |
齋藤 政彦/SAITO MASAHIKO |
遠隔授業 /Remote lecture |
Yes |
教員名 /Instructor |
教員所属名 /Affiliation |
---|---|
齋藤 政彦/SAITO MASAHIKO | 経営学部/Business Administration |
授業の方法 /Class Format |
講義(遠隔授業) |
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授業の目的 /Class Purpose |
インターネットやコンピュータサイエンスの発達において、様々な分野において計算機科学、統計学などをベースとしてデータから有意義な情報を引き出すことができるようになった。各専攻で学ぶ大学院生にとって、データサイエンスを学ぶと、各自の研究範囲を拡げ、社会の課題を解決することのできる可能性を引き出すものである。 |
到 達 目 標 /Class Objectives |
社会におけるデータ・AI利活用を理解し、データを扱う上での基礎を身につけ、データに関する留意点・情報セキュリティに関して必要な知識・考え方を身につける。 |
授業のキーワード /Keywords |
インターネット、ビッグデータ、データサイエンス、AI、統計学、データ利活用 |
授業の進め方 /Method of Instruction |
遠隔授業 |
履修するにあたって /Instruction to Students |
社会におけるデータ・AI利活用を理解し、データを扱う上での基礎を身につけ、データに関する留意点・情報セキュリティに関して必要な知識・考え方を身につけるともに、パソコンを使って実際のデータ解析についても解説するので、パソコンを使って復習できる事が望ましい。 |
授業時間外に必要な学修内容・時間 /Required Work and Hours outside of the Class |
各回の講義の後、復習、および講義に対するアンケートのためにコミュニケーションシートを記入・提出する。(60分程度) |
提出課題など /Quiz,Report,etc |
毎回の授業後にコミュニケーションシートを提出する。(フィードバック:全体の講評をが学生に提示する) 最終課題に関するレポートを提出する。(レポートの評価、またフィードバックコメントを 受講者に知らせる。) |
成績評価方法・基準 /Grading Method・Criteria |
毎回のコミュニケーションシートによる評価50%、最終レポートが50%で評価する。 |
テキスト /Required Texts |
『データサイエンス講座1 データサイエンス基礎』 齋藤政彦・小澤誠一・羽森茂之・南知恵子 編 培風館 ISBN:978-4-563-01610-4 |
参考図書 /Reference Books |
特に指定なし |
No. | 回 /Time |
主題と位置付け /Subjects and position in the whole class |
学習方法と内容 /Methods and contents |
備考 /Notes |
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1 | 第1回 | 社会におけるデータ・AI活用1 | データサイエンスの必要性、ビッグデータ、IoT、AI活用について学ぶ | |
2 | 第2回 | 社会におけるデータ・AI活用2 | 社会で活用されているデータ、データ・AIの活用領域、データの可視化について学ぶ | |
3 | 第3回 | データを読む | データの種類、データの分布、データのばらつき、相関関係について学ぶ | |
4 | 第4回 | データを説明する | データの表現、グラフによる可視化、データの比較について学ぶ | |
5 | 第5回 | データを扱う | データ解析ツールによるデータ解析を学ぶ | |
6 | 第6回 | データを扱う上での留意事項 | データやAIを扱う上で、法規、倫理的側面、個人の権利保護について学ぶ | |
7 | 第7回 | 統計的データ解析 | 新薬の治験や健康データにおける統計的推定、仮説検定について学ぶ | |
8 | 第8回 | 最終課題 | 与えられたデータセットに対して課題を設定し、その課題の解決を提案する。 |