講義
本授業では，社会システムを分析，設計，改善のためのデータサイエンスを学ぶ．社会における様々な問題を数理的に捉え，解決する能力を養うことが目的である．
講義情報
到達目標Goal
- 社会における様々な問題を数理的に捉え，解決する能力を養う
授業計画
- ガイダンス：授業の概要
- 数学基礎（1）：確率・統計
- 数学基礎（2）：線形代数
- データ（1）：代表値
- データ（2）：相関
- データ（3）：可視化
- 前処理：
- 回帰分析（1）：単回帰分析
- 回帰分析（2）：モデルの精度
- 回帰分析（3）：重回帰分析
- 回帰分析（4）：勾配降下法
- 機械学習：教師あり学習，教師なし学習，強化学習
- プロジェクト演習：グループでのデータ分析演習
- プロジェクト発表：発表とフィードバック
授業時間外の学習
本授業の準備・復習等の授業時間外学習は，4時間を標準とする
必要なもの
- 本講義では，受講者自身のノートPCを用いて演習を行います．毎週必ずノートPCを持参してください．
私語
- 講義中の私語は厳禁です．
- 注意してもやめない場合は，減点を行います．
成績評価
- レポート課題（100%）
- 一回の欠席につき，10点減点．4回以上の欠席は単位取得不可．