統計データ分析応用A

科目ナンバリング G-ECON31 6A613 LJ10
G-ECON31 6A613 LJ43
G-ECON31 6A613 LJ44
開講年度・開講期 2021 ・ 後期
単位数 2 単位 授業形態 講義
配当学年 対象学生
使用言語 日本語 曜時限 月2
教員 秋田 祐哉 (経済学研究科 教授)
授業の概要・目的 種々のデータを整理・分析して意味や価値のある情報を抽出したり,あるいはデータを表現・解釈するためのモデルを構築することは,現代では重要な技術である.データは年々大規模となってきており,これらの処理を適切な手段により効率的・効果的に行うことが求められている.本講義では,データから統計的に分析・分類あるいは予測するための様々な情報科学的手法,いわゆるパターン認識や機械学習について学び,Python言語を用いて実践する.
到達目標 ・パターン認識や機械学習の各手法の理論的背景と特徴を理解する
・Python言語による手法の手順を習得する
授業計画と内容 以下のテーマについて原則として各2~3回,講義およびPython言語を用いた実習を行う.
各テーマの順序・回数は進行の状況により適宜変更する.

・パターン認識の基礎
・クラスタリング
・機械学習
・ニューラルネットワーク
・テキストマイニング
成績評価の方法・観点 中間および期末レポート(各50点)により評価する.
履修要件 統計データ分析基礎Aを履修していることが望ましい.基礎的な統計学および線形代数学を理解していること.コンピューターの基本的な知識および操作,Python言語の基本を習得していること.
授業外学習(予習・復習)等 各回とも,それまでの講義内容を理解していることが前提となるので,十分に復習をしておくこと.
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