データサイエンスAのシラバス情報

科目名称
Course title(Japanese)
データサイエンスA 科目番号
Course number
21MAPTS307
科目名称(英語)
Course title(English)
Data Science A
授業名称
Class name
データサイエンスA
教員名 下川 朝有,吉澤 敦子
Instructor
開講年度学期 2022年度 後期
Year/Semester
曜日時限 火曜5限
Class hours
開講学科
Department
理学部第二部 数学科
外国語のみの科目
(使用言語)
Course in only foreign
languages (languages)
-
単位
Course credit
2.0 授業の主な実施形態
Main class format
対面授業 / On-site class
概要
Descriptions
データサイエンス,特に機械学習をソフト(Python) を通して学習する.
目的
Objectives
データのまとめ方,視覚化,基本的なデータ解析,回帰分析,クラスタリング,決定木などについて理解・実装できるようになる.
到達目標
Outcomes
基本的な機械学習法を理解し、Python を用いてそれらを実装できるようになる。
履修上の注意
Course notes prerequisites
データサイエンス入門の内容が理解されていることを前提にする。
アクティブ・ラーニング科目
Teaching type(Active Learning)
課題に対する作文
Essay
- 小テストの実施
Quiz type test
-
ディベート・ディスカッション
Debate/Discussion
- グループワーク
Group work
-
プレゼンテーション
Presentation
- 反転授業
Flipped classroom
-
その他(自由記述)
Other(Describe)
演習を行う
準備学習・復習
Preparation and review
各回の講義内容を4時間程度復習し,演習問題を解けるようにすること.
成績評価方法
Performance grading
policy
毎回行う演習課題を評価する.
学修成果の評価
Evaluation of academic
achievement
・S:到達目標を十分に達成し、極めて優秀な成果を収めている
・A:到達目標を十分に達成している
・B:到達目標を達成している
・C:到達目標を最低限達成している
・D:到達目標を達成していない
・-:学修成果の評価を判断する要件を欠格している

・S:Achieved outcomes, excellent result
・A:Achieved outcomes, good result
・B:Achieved outcomes
・C:Minimally achieved outcomes
・D:Did not achieve outcomes
・-:Failed to meet even the minimal requirements for evaluation
教科書
Textbooks/Readings
・教科書を使用する場合は、MyKiTS(教科書販売サイト)から検索・購入可能ですので以下のURLにアクセスしてください。
https://gomykits.kinokuniya.co.jp/tokyorika/
 
・Search and purchase the necessary textbooks from MyKiTS (textbook sales site) with the link below.
https://gomykits.kinokuniya.co.jp/tokyorika/
参考書・その他資料
Reference and other materials
講義内で配布する資料あり。
授業計画
Class plan
1
ガイダンス・Anacondaのインストール

2
課題の設定とデータ、機械学習

3
データ表現、探索的データ解析

4
データの加工、k-nn、ホールドアウト

5
映画データ、欠損値1、質的特徴、スケーリング

6
単回帰、重回帰

7
モデルの評価方法 ~回帰~、~2クラス分類~

8
リッジ回帰、交差検証、モデル構造の選択

9
ロジスティック回帰、ROC・AUC

10
銀行データ、ナイーブベイズ

11
木構造、回帰木

12
分類木

13
アンサンブル学習、ランダムフォレスト

14
ニューラルネットワーク

15
最終課題
教職課程
Teacher-training course
なし
実務経験
Practical experience
-
教育用ソフトウェア
Educational software
Python, Anaconda
備考
Remarks
Python と呼ばれるソフトウェアを利用したプログラミング中心の授業となります。
状況に応じて方針を変更・更新する場合があります。
99215A0
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