タイトル

開講年度 開講学部等
2025 共同獣医学部
開講学期 曜日時限 授業形態 AL(アクティブ・ラーニング)ポイント
後期 月3~4 演習 10.0
時間割番号 科目名[英文名] 使用言語 単位数
1082010310 データサイエンス技術演習[Practice in Data Science Technology] 日本語 2
担当教員(責任)[ローマ字表記] メディア授業
清水 隆[SHIMIZU Takashi]
担当教員[ローマ字表記]
清水 隆 [SHIMIZU Takashi], 大濵 剛 [OHHAMA Takashi], 日暮 泰男 [HIGURASHI Yasuo], ISHARA UHANIE PERERA
特定科目区分   対象学生   対象年次 3~
ディプロマ・ポリシーに関わる項目 カリキュラムマップ(授業科目とDPとの対応関係はこちらから閲覧できます)
授業の目的と概要
Develop practical statistics and machine learning using Python.
授業の到達目標
Perform basic statistical analysis using Python.
Perform basic machine learning using Python.
授業計画
【全体】
Bring your own computer and attend the lecture in the form of exercises using Python.
項目 内容 授業時間外学習 備考
第1回 Descriptive Statistics Learn about representative values and scatter. Self-study / Review
第2回 DescriptiveStatistics Learn about correlations, linkages, and cross tabulation tables. Self-study / Review
第3回 Probability Learn about probability distribution, normal distribution, binomial distribution, and standardization of data. Self-study / Review
第4回 Estimated Statistics Learning about estimators. Self-study / Review
第5回 Interval Estimation Learn about interval estimation. Self-study / Review
第6回 Test of the Difference of Proportions
Learning the χ2 Test Self-study / Review
第7回 Test of the Mean Difference Learn about t-tests Self-study / Review
第8回 Bayesian Statistics Learn about Bayesian statics. Self-study / Review
第9回 Introduction to Machine Learning Learn about orting and algorithms, cloud services and big data, types of machine learning. Self-study / Review
第10回 Supervised Machine Learning Learn about regression analysis (single regression, multiple regression, polynomial regression) Self-study / Review
第11回 Supervised Machine Learning Learn about classification (logistic regression, KNN, SVM, decision trees, random forests) Self-study / Review
第12回 Supervised Machine Learning Learn about classification (logistic regression, KNN, SVM, decision trees, random forests) Self-study / Review
第13回 Unsupervised Machine Learning Learn about clustering and principal component analysis Self-study / Review
第14回 Unsupervised Machine Learning Learn about clustering and principal component analysis Self-study / Review
第15回 Supervised Machine Learning Learn about neural networks and convolutional neural networks Self-study / Review
第16回 Supervised Machine Learning Learn about neural networks and convolutional neural networks Self-study / Review
※AL(アクティブ・ラーニング)欄に関する注
・授業全体で、AL(アクティブ・ラーニング)が占める時間の割合を、それぞれの項目ごとに示しています。
・A〜Dのアルファベットは、以下の学修形態を指しています。
【A:グループワーク】、【B:ディスカッション・ディベート】、【C:フィールドワーク(実験・実習、演習を含む)】、【D:プレゼンテーション】
A: --% B: --% C: 100% D: --%
成績評価法
Evaluation will be based on 70% report and 30% attendance.
教科書にかかわる情報
備考
参考書にかかわる情報
参考書 書名 東京大学のデータサイエンティスト育成講座 : Pythonで手を動かして学ぶデータ分析 ISBN 9784839965259
著者名 塚本邦尊, 山田典一, 大澤文孝著 出版社 マイナビ出版 出版年 2019
参考書 書名 統計学入門 ISBN 9784130420655
著者名 東京大学教養学部統計学教室編 出版社 東京大学出版会 出版年 1991
備考
メッセージ
A computer and a google account are required.
キーワード
持続可能な開発目標(SDGs)

関連科目
履修条件
連絡先
Ask your questions through Glexa.
オフィスアワー
9:00-19:00

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