2026年度 (最新) 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 II
- 開講元
- 技術経営専門職学位課程
- 担当教員
- 笹原 和俊
- 授業形態
- 講義/演習
- メディア利用科目
- -
- 曜日・時限
(講義室) - クラス
- -
- 科目コード
- TIM.A406
- 単位数
- 0.50.50
- 開講時期
- 2026年度
- 開講クォーター
- 4Q
- シラバス更新日
- 2026年3月5日
- 使用言語
- 日本語
シラバス
授業の目的（ねらい）、概要
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ぶ。特に、技術経営への適用に念頭において、構造化データと非構造化データの性質とそれらの分析手法を講義し、プログラミング演習を通じてビジネスデータ分析の基礎力を身につける。
到達目標
本講義の目標は以下の2つである。
- 機械学習、テキスト分析、ネットワーク分析の基礎を理解する
- データ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
キーワード
回帰、分類、予測、クラスタリング、テキスト分析、ネットワーク分析、生成AI
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
この授業では、構造化データと非構造化データを分析するためのデータサイエンスの理論を講義し、プログラミング演習によって理解の定着とビスネスデータ分析の実践力を養う。プログラミング言語はPythonを使用する。
授業計画・課題
| 授業計画 | 課題 | |
|---|---|---|
| 第1回 | 機械学習 (1) |
回帰、予測、分類などの代表的な教師あり学習手法と基礎を理解する |
| 第2回 | 機械学習 (2) |
クラスタリングや次元削減などの代表的な教師なし学習方法を理解する |
| 第3回 | ネットワーク分析(1) |
ネットワークデータの性質、ネットワークを可視化・分析にするための理論と方法を理解する |
| 第4回 | ネットワーク分析(2) |
ネットワークを生成する理論モデル、それを実問題に応用する方法を理解する |
| 第5回 | テキスト分析(1) |
テキストの前処理や統計分析を用いたテキスト分析の基本を理解する |
| 第6回 | テキスト分析 (2) |
機械学習を用いたテキスト分析の基礎と応用を身につける |
| 第7回 | 生成AIを用いた分析 |
生成AIの基礎とそれを持ちいた実データの分析手法を修得する |
準備学修(事前学修・復習)等についての指示
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
教科書
スライドを配布する
参考書、講義資料等
- 鳥海不二夫（編）『計算社会科学入門』丸善出版 (2021)
- セバスチャン・ラシュカら（著）[第3版]Python機械学習プログラミング 達人データサイエンティストによる理論と実践 (2020)
- F. メンツァーら（著）ネットワーク科学入門：Pythonで学ぶデータ分析とモデリング
成績評価の方法及び基準
授業貢献度20%、課題レポート80%
関連する科目
- TIM.A405 ： 数理情報分析基礎 I
- TIM.A415 ： ビジネスデータサイエンス
履修の条件・注意事項
履修の条件を設けない