Data Analysis in Environmental Engineering
| Numbering Code |
U-ENG23 33290 SJ15 U-ENG23 33290 SJ14 |
Year/Term | 2022 ・ Second semester | |
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| Number of Credits | 2 | Course Type | Seminar | |
| Target Year | Target Student | |||
| Language | Japanese | Day/Period | Fri.4・5 | |
| Instructor name |
ECHIGO SHINYA (Graduate School of Global Environmental Studies Professor) GOMI RYOUTA (Graduate School of Engineering Assistant Professor) YAMAMOTO KOUHEI (Graduate School of Energy Science Assistant Professor) YANO JUNYA (Agency for Health, Safety and Environment Assistant Professor) |
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| Outline and Purpose of the Course |
環境工学に関連するデータ処理・解析、統計手法等について、手法の基礎の習得、及び実践的なデータを用いた演習を通じて、環境工学の応用について理解を深めるともに関連する技術を身に着ける。また、演習結果を学生間で発表し、それに関して議論することでデータ解析とそれをもとにした解釈に関する幅広い視点を身に着けることを目的とする。 授業は前半部と後半部にわかれ、前半部では主として基礎的な手法やソフトウェアの技能の講義及び関連する演習を行う。後半は実際の環境データを用いて前半部で取得した手法を適用し、グループに分かれてそのデータ解析結果をもとに発表討論を行う。 |
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| Course Goals | 環境工学で扱う複雑なデーターセットから、必要な情報を抽出、表現する技術、及びそれを解釈する能力を習得する。具体的には、様々な種類のグラフを用いてデータの本質を表現する方法論、データ間の関係の分析、機械学習による分類などである。 | |||
| Schedule and Contents |
第1回 イントロ・講義 第2回 データ解析演習 Rの基本 第3回 データ解析演習 データの可視化（ヒストグラム、ボックスプロット、棒グラフ、折れ線グラフ、散布図） 第4回 データ解析演習 データによる母集団の推定（正規分布、ポアソン分布、信頼区間、有意差、検出力、最尤法） 第5回 データ解析演習 データ間の関係の分析法（単回帰分析、重回帰分析、一般化線形モデル、分散分析、ロジスティック回帰） 第6回 データ解析演習 機械学習（分類問題）クラスター分析、SVM、NN 第7回 データ解析演習 画像処理 第8回 データ解析演習 因子分析・モンテカルロ法 第9回 環境工学データ解析課題１についての講義 第10回 環境工学データ解析課題１についての演習 第11回 環境工学データ解析課題１についての発表・討論 第12回 環境工学データ解析課題２についての講義 第13回 環境工学データ解析課題２についての演習 第14回 環境工学データ解析課題２についての発表・討論 第15回 フィードバック |
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| Evaluation Methods and Policy |
【評価方法】 レポートの成績（50％）、発表・討論の成績（20%）、平常点評価（30％）を基本とする。 平常点評価には、出席状況の他に小テストが課される場合がある。 【評価基準】 到達目標について、各演習の内容を理解する観点から Ａ＋：すべての観点においてきわめて高い水準で目標を達成している。 Ａ ：すべての観点において高い水準で目標を達成している。 Ｂ ：すべての観点において目標を達成している。 Ｃ ：大半の観点において学修の効果が認められ、目標をある程度達成している。 Ｄ ：目標をある程度達成しているが、更なる努力が求められる。 Ｆ ：学修の効果が認められず、目標を達成したとは言い難い。 |
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| Course Requirements | None | |||
| Study outside of Class (preparation and review) | 配布するプリントの内容を完全に理解するとともに、関連する知識を自分でも得るようにすること。 | |||
| Textbooks | Textbooks/References | なお，原則として履修者各自がノートパソコンを各回持参することを想定している。難しい場合は，１回目の講義時に相談すること。 | ||
