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Lecture Introduction
科目名
数理・データサイエンス
講義分類
両コース必修
履修学年
1年生
第3・4クォーター
担当教員
西井 龍映
講義の目的
・情報データ科学分野に必要な基礎的知識を理解すること
・データサイエンスにおける代表的な手法を理解すること
・手法にふさわしいデータを自ら探し、R言語を用いて解析できるようになること
講義の内容
データサイエンスにおける代表的な手法について、R言語による解析例に基づき解説し、手法の数理的背景を解説する。また、学生が興味あるデータを自ら探し、R言語で解析し、レポートを作成し、授業中に発表する。データサイエンスの基礎となる統計学の代表的な手法およびその数理的背景を学習する。
図:Rでの実行画面
講義を受けてみての感想
この講義で初めてR言語を使用し、基礎的な使い方を学ぶことが出来ました。計4回のレポートでは、実際に降水量などのデータを使って分析を行いました。私はプロ野球の個人成績データを分析して、打率や本塁打数に変わる新しい指標を作りました。
教科書・教材・参考書
参考書: 多変量解析入門 小西貞則著、 岩波書店
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