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大学生のためのデータサイエンス(Ⅰ)


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  • 講座番号:ga109
  • 受講開始日:2019年5月27日
  • 想定される勉強時間/週:3,4時間程度

講座内容

今日の社会は、情報通信技術の普及により、個人の様々な履歴、各種製造・販売データ、ネットワーク情報などの大量かつ多様なデータが簡単に集められるようになってきました。このビッグデータなど様々なデータを対象とする学問分野がデータサイエンスです。データサイエンスは多くの場面で注目されており、たとえば、様々な行動履歴に基づくタイプ診断、調査・アンケートに基づく顧客の需要予測、不良品の製造・機械の故障に関する予兆検知などに活用されています。

現在、データサイエンスはほとんどの分野で必要とされているにもかかわらず、データサイエンティストがかなり不足していると言われています。また、データサイエンスを専門的に学ぶ人でなくても、データに基づく意思決定の重要性を認識することが重要です。そこで、「数理及びデータサイエンスに係る教育強化拠点」の拠点校の一つである滋賀大学は「データサイエンス教育の全学・全国への展開」を目的として本講義を開講します。本講義の内容は文系理系を問わず、すべての大学生に学んでもらいたいものとなっています。さらに発展的な内容として、データサイエンスの分野でよく使われる機械学習について、「大学生のためのデータサイエンス(II)」で提供します。

この講義では、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において重要な3要素について紹介します。特に、理論的な手法だけでなく、様々な応用事例についても紹介しています。


Week1:現代社会におけるデータサイエンス

  • データサイエンスの役割
  • データサイエンスの役割(続)
  • データの取得・管理 (1)データの収集と保存
  • データの取得・管理 (2)データの管理
  • データの入手方法
  • データの分析
  • データサイエンスと画像処理技術 (1)デジタル画像の構成
  • データサイエンスと画像処理技術 (2)画像処理の応用
  • データサイエンスと音声処理技術 (1)音声データ処理
  • データサイエンスと音声処理技術 (2)音声認識入門

Week2:データ分析の基礎

  • ヒストグラム
  • 箱ひげ図
  • 平均・分散・標準偏差
  • 散布図(2つの量の関係の視覚化)
  • 相関係数(2つの量の関係の要約)
  • 回帰直線(2つの量の関係の定式化)
  • 回帰直線(データへの当てはまり)
  • データ分析で注意すべき点(相関と因果の違い)
  • データ分析で注意すべき点(観察研究と実験研究)
  • データ分析で注意すべき点(標本調査)

Week3:コンピュータを用いたデータ分析

  • Excelを用いたヒストグラムの作成
  • Excelを用いた箱ひげ図の作成
  • Excelを用いた散布図と回帰直線
  • Rを使ってみる
  • Rによるデータ分析
  • Rのさらなる活用
  • Pythonのインストールと基本操作
  • Pythonを使ったデータの整理と可視化
  • Pythonを使ったデータの分析と、より高度な可視化

Week4:データサイエンスの応用事例

  • 保険(基本的な仕組み)
  • 保険(自動車保険)
  • 金融(銀行におけるデータ活用)
  • マーケティングリサーチ 概要編
  • マーケティングリサーチ 企画編
  • マーケティングリサーチ 事例編
  • 染色体上で遺伝子を探す
  • 疾患関連遺伝子を探す
  • 品質管理

講師紹介

<Week1担当>

竹村 彰通

滋賀大学データサイエンス学部 教授(学部長)

齋藤 邦彦

滋賀大学データサイエンス学部 教授

佐藤 智和

滋賀大学データサイエンス学部 教授

市川 治

滋賀大学データサイエンス学部 教授

<Week2担当>

田中 琢真

滋賀大学データサイエンス学部 准教授

和泉 志津恵

滋賀大学データサイエンス学部 教授

姫野 哲人

滋賀大学データサイエンス学部 准教授

<Week3担当>

笛田 薫

滋賀大学データサイエンス学部 教授

松井 秀俊

滋賀大学データサイエンス学部 准教授

川井 明

滋賀大学データサイエンス学部 准教授

梅津 高朗

滋賀大学データサイエンス学部 准教授

<Week4担当>

大沼 顕介

あいおいニッセイ同和損害保険(株)経営企画部テレマティクス事業室 担当次長、滋賀大学日本セーフティソサイエティ研究センター 副センター長

町田 大樹

株式会社SMBC信託銀行ディシジョン・マネジメント部 部長

野村 英輔

株式会社マクロミル リサーチプロダクト本部パネルデータ事業部企画グループ兼任DBソリューショングループ リーダー

白井 剛

長浜バイオ大学バイオサイエンス学部 教授、滋賀大学データサイエンス学部 特別招聘教授

北廣 和雄

積水化学工業株式会社 技術顧問、滋賀大学データサイエンス学部 特別招聘教授

※ 講師の肩書き等の情報は講座制作当時(2018年6月)のものとなります。

前提条件

特になし

課題内容

毎週確認テスト

修了条件

得点率60%以上

学習期間

4週間

補助教材

『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』

●下記サイトよりお申し込みいただけます



講義動画収録時期:2018年



※受講登録するとお客様の利用者情報は講座提供者(講師)に共有されます。詳しくは利用規約プライバシーポリシーをご覧ください。

  • 講座番号:ga109
  • 受講開始日:2019年5月27日
  • 想定される勉強時間/週:3,4時間程度