科目名 Course Title	文理融合データサイエンス�U［21A0178］ Interdisciplinary program on data science �U
授業言語 Language	Japanese
科目区分・科目種	情報	クラス	全学科
コンピテンシー		ｶﾗｰｺｰﾄﾞ
単位数	2.0単位	履修年次	1〜2年

担当教員	土山　玄
学期	前期
曜日・時限・教室	月曜 1 〜 2 限 理学部3号館601室【ITﾙｰﾑ1】

受講条件・その他注意
必須ではないが、文理融合データサイエンス�Tを履修していることが望ましい。

授業の形態
講義，演習，全面オンライン

教科書・参考文献
教科書については講義中にアナウンスします。

評価方法・評価割合
小論文（レポート）= 90%（中間レポート：40％，期末レポート：50%），授業への参加態度= 10%（毎回の授業で質問やコメントを記入してもらいます）

主題と目標
本授業の主題は文理融合データサイエンス�Tにおいて学んだ基礎的な多変量解析の手法を復習し、新たに機械学習の手法を学ぶことです。また、文化現象を対象とするデータサイエンスの手法を用いた研究事例を概観することで、文理融合型の研究におけるデータサイエンスの有効性と重要性を理解することが目標となります。

授業計画
1. データサイエンスとは何か 2. 文理融合データサイエンス�Tで採り上げた手法の復習 3. 決定木 4. ランダムフォレスト 5. ネットワーク分析 6. サポートベクターマシン 7. ニューラルネットワーク 8. 相関ルール 9. ディープラーニングの紹介 10. データサイエンスの倫理 文理融合データサイエンス�Uでは分析手法について解説を行った後にRを使用した演習を行います。 また、分析手法によっては2週に分けて解説するものもあります。

時間外学習
時間外には復習として講義資料を読み返すことを推奨する。また、本授業ではおおよそ毎回、文理融合データサイエンスに関連する書籍を紹介する。余裕がある受講生にはそれらの書籍を読むことを薦める。

学生へのメッセージ
各自のコンピュータにRをインストールし、積極的にデータ分析を体験してもらいたい。データサイエンスには体験することで理解が深まることがたくさんあります。また、本授業では予習よりも復習を重視することを薦めます。授業で採り上げた内容に不明なことがあれば積極的に質問してください。時間が許す限り対応します。

学生の問い合わせ先
tsuchiyama.gen@ocha.ac.jp