| 英文名 | Data Analysis and Mathematical Principles I | |
|---|---|---|
| 科目概要 | データサイエンス学科２年前期、３群科目、必修、演習、3単位 | |
| 科目責任者 | 島津 秀康 | |
| 担当者 | (※は実務経験のある教員) 島津 秀康※、 力丸 佑紀※、 ウ・ニクハン | |
| 講義室 | ||
| 科目 | 教科及び教科の指導法に関する科目（高等学校 情報） |
|---|---|
| 各科目に含めることが必要な事項 |
|
線形空間、射影や次元といった線形代数での重要な概念が、様々なデータ解析アプローチの基礎となることを学ぶ。理論背景を理解したうえで、実データの解析演習を通してモデル探索と構築、その適切性の評価や解釈ができるようになることを目的とする。
データの取得と記述、データ雲の探索、変量間の関係のモデル化について学ぶ。
データ解析の数理的背景を講義しながら、実データ解析の演習を通して実践的理解を深める。活発なクループ演習活動を通してプレゼンテーション技術向上も目指す。演習にはデータ解析言語Rを用いる。
講義中の課題についての重要なコメントは受講者全員で共有する。
DP4、DP5
| 回 | 項目 | 内容 | 担当者 | 日時 |
|---|---|---|---|---|
| 1･2 回 | データとは | データの取得と記述、変量と記録、データテーブルと型、データクリーニングについて学ぶ。 | 島津 秀康 力丸 佑紀 ウ・ニクハン | 4/8③④ |
| 3･4 回 | データ行列 | 行と列の扱いの違い、データ行列の線形演算（平均、分散、中心化など）について理解を深める。 | 島津 秀康 力丸 佑紀 ウ・ニクハン | 4/15③④ |
| 5･6 回 | データの探索１ | データの雲の中でデータ間の距離の概念（ノルム）について学び、データの均質性を探るアプローチを実践する。 | 島津 秀康 力丸 佑紀 ウ・ニクハン | 4/22③④ |
| 7･8 回 | データの探索２ | データの雲の中で座標軸の張り替えの概念（特異値分解）について学び、均質性を探るアプローチを実践する。 | 島津 秀康 力丸 佑紀 ウ・ニクハン | 5/13③④ |
| 9･10回 | 変量間関係のモデル１ | 直交射影による最小二乗法の実現をデータ解析での実践を通して学ぶ。 | 島津 秀康 力丸 佑紀 ウ・ニクハン | 5/20③④ |
| 11･12回 | 変量間関係のモデル2 | モデルが説明し残した残差の検証方法について、視覚的にモデルの妥当性を検討する。 | 島津 秀康 力丸 佑紀 ウ・ニクハン | 5/27③④ |
| 13･14回 | 変量間関係のモデル3 | カテゴリカルな変量の対比による数値化方法について学びデータ解析で実践する。 | 島津 秀康 力丸 佑紀 ウ・ニクハン | 6/3③④ |
| 15･16回 | 変量間関係のモデル4 | QR分解、二乗ノルムの分解、次元の概念を学び、モデルでの変量の寄与を評価する。 | 島津 秀康 力丸 佑紀 ウ・ニクハン | 6/10③④ |
| 17･18回 | グループ課題演習1 | グループ演習を通してデータの取得、データのクリーニングに取り組む。 | 島津 秀康 力丸 佑紀 ウ・ニクハン | 6/17③④ |
| 19･20回 | グループ課題演習2 | グループ演習を通してデータの探索的解析に取り組む。 | 島津 秀康 力丸 佑紀 ウ・ニクハン | 6/24③④ |
| 21･22回 | グループ課題演習3 | グループ演習を通してモデルの構築と改良に取り組み、結果をまとめる。 | 島津 秀康 力丸 佑紀 ウ・ニクハン | 7/1③④ |
| 23･24回 | まとめ | 全体の確認と復習。 | 島津 秀康 力丸 佑紀 ウ・ニクハン | 7/8③④ |
理論背景を理解したうえで、実データの解析演習を通してモデル探索と構築、その適切性の評価や解釈ができるようになることを目標とする。
講義内での課題（60％）とレポート（40％）の結果から総合的に評価する。
【講義時間外に必要な学修時間：87時間】
予習：次回扱う行列の基礎（線形代数）に関連する範囲について、1年次の内容を復習しておくこと。
復習：時間内に終了しなかった演習問題に取り組みながら、講義中に議論した理論的事項について実践と理解を一致させる。
講義に関する時間外での質問はイントラネット上で対応し、受講者全員で共有する。
【科目ナンバリング：FU302-DM02】
【関連科目：ベクトルと行列、線形代数、線形代数演習、データハンドリングと可視化】
（島津）政府研究所でのデータ解析とモデリング研究経験をもとに解説を行う。
（力丸）研究所でのデータ解析経験をもとに、データの取得と適切な記述について解説を行う。
| 種別 | 書名 | 著者・編者 | 発行所 |
|---|---|---|---|
| 教科書 | (なし) | ||
| 参考書 | データ分析とデータサイエンス | 柴田里程 | 近代科学社 |
| 参考書 | データサイエンスの作法 | 柴田里程 | 近代科学社 |