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徳島文理大学 | Webシラバスシステム |
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| 徳島文理大学短期大学部 |
| 科目番号 | 10325 | 担当教員名 | 山本 由和 | 単位 | 2単位 |
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| 科目群 | 専門 | 必修・選択 | 選択 | 開講期 | 後期 | 対象年次 | 1,2年 |
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| 授業概要 |
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| この授業では，データ分析における統計モデルとモデルを評価するための適合度の検証などを解説するとともに，モデルの予測精度を高める手法などを紹介する．具体的には，機械学習やベイズ統計など，現在広く利用されている技法について，その考え方や可能性について説明する．さらに深層学習などのAI関連の技術についても紹介する． |
| 到達目標 |
| 1. 知識 データ駆動型社会においてデータサイエンスを学ぶことの意義を理解する 収集したデータを観察し，データの重複や⽋損に気付くことができる 2. 態度 予測やグルーピング，パターン発⾒などのデータ分析を実施できる 3. 技能 データを可視化し，意味合いを導出することができる 4. 思考・判断 分析⽬的に応じ，適切なデータ分析⼿法、データ可視化⼿法を選択できる データを活⽤した⼀連のプロセスを体験し，データ利活⽤の流れ(進め⽅)を理解する 仮説や既知の問題が与えられた中で，必要なデータにあたりをつけ，データを分析できる 分析結果を元に，起きている事象の背景や意味合いを理解できる |
| 授業計画 | 授業形態 | 授業時間外学習 | |
|---|---|---|---|
| 【1】 | デジタルデータ収集 | 講義と演習・実習 | 配布された演習問題を用いて復習する 【所用時間】1.5時間 |
| 【2】 | データ表現 | 講義と演習・実習 | 配布された演習問題を用いて復習する 【所用時間】1.5時間 |
| 【3】 | データ構造 | 講義と演習・実習 | 配布された演習問題を用いて復習する 【所用時間】1.5時間 |
| 【4】 | データベース | 講義と演習・実習 | 配布された演習問題を用いて復習する 【所用時間】1.5時間 |
| 【5】 | アルゴリズム | 講義と演習・実習 | 配布された演習問題を用いて復習する 【所用時間】1.5時間 |
| 【6】 | プログラミング | 講義と演習・実習 | 配布された演習問題を用いて復習する 【所用時間】1.5時間 |
| 【7】 | AIの歴史と応用分野 | 講義と演習・実習 | 配布された演習問題を用いて復習する 【所用時間】1.5時間 |
| 【8】 | モデル作成とデータ分析の進め方 | 講義と演習・実習 | 配布された演習問題を用いて復習する 【所用時間】1.5時間 |
| 【9】 | 線形回帰分析 | 講義と演習・実習 | 配布された演習問題を用いて復習する 【所用時間】1.5時間 |
| 【10】 | 質的回帰分析 | 講義と演習・実習 | 配布された演習問題を用いて復習する 【所用時間】1.5時間 |
| 【11】 | 判別分析 | 講義と演習・実習 | 配布された演習問題を用いて復習する 【所用時間】1.5時間 |
| 【12】 | 決定木 | 講義と演習・実習 | 配布された演習問題を用いて復習する 【所用時間】1.5時間 |
| 【13】 | ベイズ統計・モデリング | 講義と演習・実習 | 配布された演習問題を用いて復習する 【所用時間】1.5時間 |
| 【14】 | クラスター分析 | 講義と演習・実習 | 配布された演習問題を用いて復習する 【所用時間】1.5時間 |
| 【15】 | 主成分分析 | 講義と演習・実習 | 配布された演習問題を用いて復習する 【所用時間】1.5時間 |
| 評価方法 |
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| 教科書 |
| 参考図書 |
| 備考 |
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