2024年度学院等開講科目情報理工学院専門科目

基盤データサイエンス

開講元: 専門科目
担当教員: 宮﨑慧 / 富井規雄 / 佐藤健吾 / 石川敦之 / MANZHOS SERGEI / 村田剛志 / 新田克己 / 三宅美博 / 小野功
授業形態: 講義 (ライブ型)
メディア利用科目: -
曜日・時限 (講義室): 火5-6
クラス: -
科目コード: XCO.T487
単位数: 100
開講時期: 2024年度
開講クォーター: 4Q
シラバス更新日: 2025年3月14日
使用言語: 日本語

シラバス

授業の目的（ねらい）、概要

すべての分野において計算とデータの活用が欠かせない時代になってきている．本講義では，理工系の研究者・技術者として活躍していくために重要となる，大量のデータをコンピュータを利用して解析し，利用するための基礎的な方法を教授する．本講義のねらいは，データを処理し分析するために必要な，統計学的方法に関する基礎知識を身につけさせることである．

到達目標

統計学の基礎知識を用いてデータ分析を適切に行い，その意味を客観的に評価できるようになること

キーワード

分類，クラスタリング，次元圧縮，訓練誤差と汎化誤差，交差検証

学生が身につける力

専門力
教養力
コミュニケーション力
展開力 (探究力又は設定力)
展開力 (実践力又は解決力)

授業の進め方

Zoomによる講義を行う．

授業計画・課題

	授業計画	課題
第1回	ガイダンス	授業計画の説明．使用する計算機環境，プログラミング言語（Python）について学ぶ．
第2回	データ分析の基礎	統計学，データサイエンスの基礎について学ぶ
第3回	分類とモデル評価	ラベルのついたデータから判別規則を抽出する手法について学ぶ．訓練誤差と汎化誤差の違い，モデル評価の方法について学ぶ．
第4回	クラスタリング	ラベルのないデータをいくつかのクラスに分ける方法について学ぶ
第5回	主成分分析	主成分分析とその背後にある数理について学ぶ
第6回	次元圧縮	正準相関分析，グラフ埋め込みなど多変量解析における次元圧縮の手法を学ぶ．
第7回	発展的トピック	アンサンブル学習の手法について学ぶ．

準備学修(事前学修・復習)等についての指示

学修効果を上げるため，教科書や配布資料等の該当箇所を参照し，「毎授業」授業内容に関する予習と復習（課題含む）をそれぞれ概ね100分を目安に行うこと。

教科書

特になし．

参考書、講義資料等

T2SCHOLAにて電子的に配布する

成績評価の方法及び基準

授業内での小テスト／レポートにもとづいて評価する

履修の条件・注意事項

線形代数学，微分積分学，数理統計学に関する基本的な知識を必要とする．
博士後期課程の方は、XCO.T677「基盤データサイエンス発展」を申告してください。基盤データサイエンスと基盤データサイエンス発展の両方を同時に申告することはできません。