同志社大学　シラバス検索／検索結果／データサイエンスⅡ

シラバス

※学期中に内容が変更になることがあります。

2020年度

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△データサイエンスⅡ
Data Science II
2単位/Unit 秋学期/Fall 京田辺/Kyotanabe 講義/Lecture

津田　博史

＜概要/Course Content Summary＞

世の中の不確実性が増大していく中で，企業経営，事業投資，製品のマーケティングなどありとあらゆる分野において，適切な意思決定やリスクマネジメントを行う上で，適切にデータ分析をし，有意義な情報を収集することが必要不可欠となっている。本科目では，金融機関の研究所，シンクタンク，世界の金融の中心であるウォールストリートにおける研究・開発担当者としての経験に基づき，AI，自然言語処理，データ分析などを理解する上で必要不可欠なデータサイエンス理論を学び，そして，それらを実際のデータ分析に応用するためのRやPythonによるプログラムを学ぶ。

＜到達目標/Goals,Aims＞

学生が確率モデルや統計的手法などに関する理論やそれらをデータ分析に応用する上でのRやPythonのプログラムを理解できるようになる。

＜授業計画/Schedule＞

（実施回/ Week）	（内容/ Contents）	（授業時間外の学習/ Assignments）
（実施回/ Week） 1	（内容/ Contents）データサイエンスの概要	（授業時間外の学習/ Assignments）復習をしっかりすること。
（実施回/ Week） 2	（内容/ Contents）Ｒの復習　１	（授業時間外の学習/ Assignments）復習をしっかりすること。
（実施回/ Week） 3	（内容/ Contents）Ｒの復習　２	（授業時間外の学習/ Assignments）復習をしっかりすること。
（実施回/ Week） 4	（内容/ Contents）Ｒの復習　３	（授業時間外の学習/ Assignments）復習をしっかりすること。
（実施回/ Week） 5	（内容/ Contents）ベイズ統計学	（授業時間外の学習/ Assignments）復習をしっかりすること。
（実施回/ Week） 6	（内容/ Contents）１パラメータモデル	（授業時間外の学習/ Assignments）復習をしっかりすること。
（実施回/ Week） 7	（内容/ Contents）複数パラメータモデル１	（授業時間外の学習/ Assignments）復習をしっかりすること。
（実施回/ Week） 8	（内容/ Contents）複数パラメータモデル２	（授業時間外の学習/ Assignments）復習をしっかりすること。
（実施回/ Week） 9	（内容/ Contents） Pythonのリスト	（授業時間外の学習/ Assignments）復習をしっかりすること。
（実施回/ Week） 10	（内容/ Contents） Pythonのコレクション	（授業時間外の学習/ Assignments）復習をしっかりすること。
（実施回/ Week） 11	（内容/ Contents） Pythonの関数	（授業時間外の学習/ Assignments）復習をしっかりすること。
（実施回/ Week） 12	（内容/ Contents） Pythonのクラス	（授業時間外の学習/ Assignments）復習をしっかりすること。
（実施回/ Week） 13	（内容/ Contents）自然言語処理　Ⅰ	（授業時間外の学習/ Assignments）復習をしっかりすること。
（実施回/ Week） 14	（内容/ Contents）自然言語処理　Ⅱ	（授業時間外の学習/ Assignments）復習をしっかりすること。
（実施回/ Week） 15	（内容/ Contents）総括	（授業時間外の学習/ Assignments）復習をしっかりすること。

＜成績評価基準/Evaluation Criteria＞

レポート	50%	データ解析を通じて理解度を把握する。
総合試験	50%	試験を通して授業内容の理解度を評価する。

レポートは評価の配点が大きいため，要求された各課題項目に関してしっかりした内容が求められる。

＜成績評価結果/Results of assessment＞ 成績評価の見方について/Notes for assessment

登録者数	成績評価（%)						評点平均値	備考
登録者数	A	B	C	D	F	他	評点平均値	備考
17	29.4	41.2	23.5	0.0	5.9	0.0	2.9

＜テキスト/Textbook＞

j.アルバート『Rで学ぶベイズ統計学入門』 (丸善出版、2012)

斎藤康毅『ゼロから作るDeep Learning』 (オライリー・ジャパン、2018) ISBN:978-4-87311-836-9

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