授業の目標・概要

ビックデータ解析技術、人工知能技術の利活用が社会で進む中で、それらの基礎となるデータ分析技術は情報処理技術を学ぶ上で重要となっている。本講義では、データ分析・データマイニングの基礎について学ぶとともに演習を通して実際にデータを分析するプロセスを学ぶ。本講義は、学部後期課程におけるデータサイエンス、人工知能、機械学習、自然言語処理などの関連講義との接続を念頭に、それらの基礎となる知識を習得することを目標とする。

授業計画

第1回目はガイダンスおよび全体の概論を説明する。以降、以下の内容について授業を進める。

2-3. データ分析のためのプログラミング基礎（Pythonを用いる）

4. 確率・統計、線形代数、その他データ分析のための数理的基礎

5. データの前処理・加工とデータベース

6. テキストデータ分析の基礎

7. ネットワーク・グラフデータ分析の基礎

8. 時系列データ分析の基礎

9-10. 機械学習の基礎

11. データの可視化とデータ分析の実践

12. ミニプロジェクト

13. 発展的な内容と全体まとめ

授業の方法

スライドと板書を用いた講義と教育用計算機システム端末を用いた演習を行う。講義資料および演習資料と課題は講義中に指定するウェブサイトに公開する。