データサイエンスBのシラバス情報

科目名称
Course title(Japanese)
データサイエンスB 科目番号
Course number
21MAPTS308
科目名称(英語)
Course title(English)
Data Science B
授業名称
Class name
データサイエンスB
教員名 吉澤 敦子,下川 朝有
Instructor
開講年度学期 2022年度 前期
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

ハイフレックス型授業/Hybrid-Flexible format
概要
Descriptions
データサイエンス,特に,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,決定木など機械学習を統計ソフト(SAS)を通して学習する.
目的
Objectives
データサイエンス,特に,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,決定木など機械学習を統計ソフト(SAS)を用いて実行できる.
到達目標
Outcomes
データサイエンス,特に,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,決定木など機械学習を統計ソフト(SAS)を用いて実行できる. 
履修上の注意
Course notes prerequisites
なし 
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)
-
準備学習・復習
Preparation and review
十分復習して出席すること.2時間の復習と1時間の予習.
成績評価方法
Performance grading
policy
試験またはレポート・課題

出席は履修の前提である
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
なし
授業計画
Class plan
1   概要 データサイエンスについて

2   データ   データ型,SAS EGの使い方、データ入力、データ加工

3   データのまとめ方   SAS EGを用いたデータのまとめ方

4   データの視覚化   SAS EGを用いたデータの視覚化

5   データ解析入門   SAS EGを用いたデータ解析

6   データ解析   SAS EGを用いた相関解析

7   回帰分析   SAS EGを用いた単回帰分析

8   重回帰分析   SAS EGを用いた重回帰分析

9   ロジスティック回帰分析   SAS EGを用いたロジスティック回帰分析

10  クラスタリング   SAS EGを用いたクラスタリング

11  EMの使い方   SAS EMを用いたクラスタリング

12  決定木分析   SAS EMを用いた決定木

13  予測的データアナリティクス1   SAS EMを用いた分類

14  予測的データアナリティクス 2   SAS EMを用いた予測


15  まとめ   演習問題

 

教職課程
Teacher-training course
なし
実務経験
Practical experience
吉澤敦子
AT&T : UNIX  OS R&D
SAS Institute, Cary (米国): SAS Software R&D
神奈川県立病院機構: 臨床研究支援室 生物統計
教育用ソフトウェア
Educational software
SAS
JMP
Office-
備考
Remarks
講義では、SASシステム(Statsitial Analysis System) と呼ばれる米国の統計ソフトウェア会社がリリースしている日本語化されたアプリケーションを用いて、データ分析、機械学習入門を行い、解析の読み方と論文の書き方を学習する.


SAS資格認定証をとるための科目. 
99215A1
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