タイトル

開講年度 開講学部等
2026 大学院技術経営研究科
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
前期集中 集中 講義 10.0
時間割番号 科目名[英文名] 使用言語 単位数
8061000012 データサイエンスMOT特論[Data Science MOT] 日本語 2
担当教員(責任)[ローマ字表記] メディア授業
髙橋 雅和[TAKAHASHI Masakazu]
担当教員[ローマ字表記]
髙橋 雅和 [TAKAHASHI Masakazu]
特定科目区分   対象学生   対象年次  
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
This special course will focus on the basic concepts and techniques required for data science. Data science itself has been adopted as a method of knowledge extraction in a variety of fields. In this special course, participants will practice the entire data science process, including data collection, classification, analysis, modeling, and prediction.
授業の到達目標
This course aims to acquire basic concepts and theories of data science with the aim of applying data science in practical applications.
授業計画
【全体】
The learning steps are as follows:
First, understand the main concepts. Next, learn each process of data science. Finally, learn analytical methods. Note that the progress of the lectures will be adjusted accordingly depending on the student's level of understanding.
※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: 10% B: 20% C: 10% D: 60%
成績評価法
Quizzes and in-class reports: 10%
Homework and out-of-class reports: 30%
Class attitude and participation: 30%
Student presentations and in-class projects: 30%
教科書にかかわる情報
教科書 書名 Rではじめるデータサイエンス ISBN 4814400772
著者名 Hadley Wickham, Mine Cetinkaya‐Rundel, Garrett Grolemund著 ; 大橋 出版社 オライリー・ジャパン 出版年 2024
教科書 書名 データサイエンスのための統計学入門 : 予測、分類、統計モデリング、統計的機械学習とR/Pythonプログラミング ISBN 487311926X
著者名 Peter Bruce, Andrew Bruce, Peter Gedeck著 ; 黒川利明訳 出版社 オライリー・ジャパン 出版年 2020
教科書 書名 データサイエンスのための数学入門 : Pythonで学ぶ線形代数、確率、統計の基礎 ISBN 4814401264
著者名 Thomas Nield著 ; 江川崇訳 出版社 オライリー・ジャパン 出版年 2025
教科書 書名 Pythonデータサイエンスハンドブック : Jupyter、NumPy、pandas、Matplotlib、scikit-learnを使ったデータ分析、機械学習 ISBN 4814400632
著者名 Jake VanderPlas著 ; 菊池彰訳 出版社 オライリー・ジャパン 出版年 2024
教科書 書名 統計的学習の基礎 : データマイニング・推論・予測 ISBN 432012362X
著者名 Trevor Hastie, Robert Tibshirani, Jerome Friedman著 ; 井尻善久 [ほか] 出版社 共立出版 出版年 2014
備考
Textbooks and reference materials will be indicated in lectures as appropriate.
参考書にかかわる情報
参考書 書名 データサイエンス設計マニュアル ISBN 4873118913
著者名 Steven S. Skiena 著・文・その他,小野 陽子 監修,長尾 高弘 翻訳,Steven S. Skiena,小野 出版社 オライリー・ジャパン 出版年 2020
参考書 書名 統計的因果推論 : 入門 ISBN 4254122411
著者名 Judea Pearl, Madelyn Glymour, Nicholas P. Jewell [著] ; 落海浩訳 出版社 朝倉書店 出版年 2019
参考書 書名 情報系のための離散数学 : discrete mathematics for computer science ISBN 4320114361
著者名 猪股俊光, 南野謙一著 出版社 共立出版 出版年 2020
参考書 書名 多モデル思考 : データを知恵に変える24の数理モデル ISBN 9784627855014
著者名 スコット・E.ペイジ著 ; 長尾高弘訳 出版社 森北出版 出版年 2020
参考書 書名 データ・ドリブン・マーケティング : 最低限知っておくべき15の指標 ISBN 4478039631
著者名 マーク・ジェフリー著 ; 佐藤純, 矢倉純之介, 内田彩香共訳 出版社 ダイヤモンド社 出版年 2017
備考
References will be provided in lectures as appropriate.
メッセージ
This course includes practical training. Students must bring their own PC.
キーワード
Data science, statistics, machine learning, open source, knowledge representation, visualization, decision making.
持続可能な開発目標(SDGs)

  • 働きがいも経済成長も
  • 産業と技術革新の基盤をつくろう
  • 人や国の不平等をなくそう
  • 住み続けられるまちづくりを
  • つくる責任つかう責任
(経済成長と雇用)包摂的かつ持続可能な経済成長及びすべての人々の完全かつ生産的な雇用と働きがいのある人間らしい雇用(ディーセント・ワーク)を促進する。
(インフラ、産業化、イノベーション)強靱(レジリエント)なインフラ構築、包摂的かつ持続可能な産業化の促進及びイノベーションの推進を図る。
(不平等)各国内及び各国間の不平等を是正する。
(持続可能な都市)包摂的で安全かつ強靱(レジリエント)で持続可能な都市及び人間居住を実現する。
(持続可能な生産と消費)持続可能な生産消費形態を確保する。
関連科目
履修条件
連絡先
Please contact the official email address: masakazu *[at]* yamaguchi-u.ac.jp
オフィスアワー
There are no fixed times set. If you have any questions, please contact us at the address above.

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