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現在位置: ホーム シラバス(2019年度) 経済学部 2回生演習 6282124 2回生演習

6282124 2回生演習

ナンバリング
  • U-ECON00 20020 SJ43
シラバスID eco_4648
開講年度・開講期 前期
授業形態 演習
対象回生 2回生
対象学生 Undergraduate
使用言語 日本語
曜時限 水4
教員
  • 秋田 祐哉(経済学研究科)
授業の概要・目的 インターネットに代表される情報技術の発展により、さまざまな事象について大量のデータが生み出される時代となっており、これを活用することが望まれている。本演習ではパターン認識やデータマイニングとよばれる情報処理手法についてその仕組みを理解し、現実のデータに対して適用できるようになることを目的とする。
到達目標 いわゆるデータサイエンスと呼ばれる分野の基礎的な知識を理解し、その知識に基づいてコンピュータを用いて自力でデータの分析、解釈ができるようなスキルを身につけることを目標とする。
授業計画と内容 主要な統計的分析・パターン認識手法の仕組みを、数学的背景を解説する座学と統計ソフトであるRを用いた実習を通して学習する。受講生の習熟度によって内容の難易度は変更するが、概ね以下の項目について1~3週にわたって学習する。前期・後期のそれぞれ最後の2~3週に、受講生は学習した手法を用いて具体的な課題の分析を行い、その結果を発表する。

1.Rの基礎
2.主成分分析
3.因子分析
4.対応分析
5.多次元尺度法
6.クラスター分析
7.回帰分析
8.判別分析
9.時系列モデル
10.ニューラルネットワーク・機械学習
成績評価の方法・観点及び達成度 演習への出席(50点)および演習での発表内容(50点)により評価する。 なお、これにかかわらず、3分の1以上欠席した場合には単位は認めない。
履修要件 情報処理入門を履修していること、コンピュータの操作にある程度習熟していることが望ましいが必須ではない。入門科目の数学・統計関係科目を履修しておくことを勧める。なお、前後期通した履修を条件とする。
授業外学習(予習・復習)等 必要に応じて復習や課題を行うこと。
教科書
  • Rによるデータサイエンス(第2版) データ解析の基礎から最新手法まで, 金明哲, (森北出版), ISBN:978-4-627-09602-8
参考書等
  • 特に指定しない。