2022年度学院等開講科目環境・社会理工学院技術経営専門職学位課程技術経営専門職学位課程

数理情報分析基礎 I

シラバス

本講義では、膨大かつ多様なデータをビジネスに活用するためのデータサイエンスを学び、データ分析の基礎力を修得する。特に技術経営への適用に念頭において、構造化データの性質や分析手法を講義し、プログラミング演習を通じてデータ分析の基礎的スキルを身につける。

本講義の目標は以下の2つである。
- データ可視化、統計分析、機械学習の基礎の理解する
- 構造化データの分析をビジネス課題の理解や解決に活用できるようになる

記述統計、仮説検定、データ可視化、回帰、分類、予測、クラスタリング、アソシエーション

この授業では、構造化データを対象として統計学や機械学習の基礎を講義し、プログラミング演習によって理解の定着とデータ分析の実践力を養う（Pythonを使用する）。また、企業のデータサイエンティストをゲストに招き、最先端のデータ活用事例について講演いただき、議論を行う。

	授業計画	課題
第1回	データサイエンス入門	ビジネスにおけるデータサイエンスの位置付け全体像を理解する
第2回	データ可視化と統計分析	データを可視化し、統計的に処理するための理論と方法を理解する
第3回	プログラミング演習(1)	データ可視化と統計分析に関するプログラミングスキルを身につける
第4回	教師あり学習	回帰、予測、分類などの代表的な教師あり学習手法を理解する
第5回	教師なし学習	クラスタリングやアソシエーションなどの代表的な教師なし学習方法を理解する
第6回	プログラミング演習(2)	教師あり・教師なし学習に関するプログラミングスキルを身につける
第7回	ゲスト講師による講演	最先端のビジネスデータサイエンスの実践例を知る

講義後に参考文献の該当箇所を読んで復習することを推奨する

スライドを配布する

- 東京大学教養学部統計学教室（編）『統計学入門』東京大学出版会 (1991)
- 鳥海不二夫（編）『計算社会科学入門』丸善出版 (2021)
- フォスター・プロヴォスト, トム・フォーセット『戦略的データサイエンス入門：ビジネスに活かすコンセプトとテクニック』オライリージャパン (2014)

授業貢献度20%、演習40%、課題レポート40%

なし