授業科目名	データサイエンス Data Science	時間割番号	7712
担当教員名	川村　大伸他	実務経験反映科目
学科・年次	工学部社会工学科工学部創造工学教育課程 3年次
科目区分	専門教育科目	単位数	2
時間割	後期木曜3-4限	授業形態	講義
授業実施方法	☑ 対面【一部遠隔の場合あり】 ☐ 全て遠隔【全授業（テストを除く）をオンデマンドで実施（全オンデマンド型）】 ☐ 全て遠隔【同時双方向で実施】 ☐ 全て遠隔【オンデマンド及び同時双方向で実施】 ☐ 1/2遠隔【全授業のうち、1/2以上を遠隔（オンデマンド又は同時双方向）】・「全て遠隔」又は「1/2遠隔」に✓のある科目は、遠隔授業の上限単位数60単位に算定されます。・大学院には遠隔授業における上限単位数はありません。
ディプロマ・ポリシーとの対応 ☐ 1. 人間，文化，社会を理解し，それらを技術的観点から考察する能力と技術を新しい生活につなぐ強い使命感・責任感，高い倫理観 ☑ 2. 現象の理解・操作のための数理的基礎知識と科学的素養 ☐ 3. 国内外の人々と対話できるコミュニケーション力と論理的思考力 ☑ 4. （高度工学教育課程のみ）基幹となる専門分野の基盤的な知識・技術とこれによって課題を解決する能力，新たな知識・技術を習得する能力 ☑ 4. （創造工学教育課程のみ）基幹となる専門分野の基礎知識と他の分野の知識・技術を関連づけ多面的に見ることで新たな価値を創出する能力
授業の目的・達成目標【授業の目的】社会工学で取り扱う工学データおよび社会調査データを解析するためのデータ解析手法について講義する。前半では回帰分析、主成分分析、判別分析などの多変量解析法について取り扱う。後半では応答曲面法や乱塊法・分割法など、実験計画法の応用的手法について取り扱う。近年普及が進む機械学習についても少し触れる。 Excelの他、必要に応じてRやJMPなどの統計解析ソフトを使用する。【達成目標】目的に応じた適切な実験計画を組み、採取したデータを分析して有用な情報を取り出すことができる。 RやJMPなどの統計解析ソフトを使いこなすことができる。授業計画第1週-第7週：多変量解析法第8週：中間試験第9週-第15週：実験計画法第16週：期末試験成績評価の方法中間試験および期末試験で評価する。提出課題も加味する。成績評価の基準秀　達成目標を超えた成果を上げている　100点～90点優　達成目標に十分達している　　　　　89点～80点良　達成目標に達している　　　　　　　79点～70点可　達成目標に概ね達している　　　　　69点～60点不可達成目標に達していない　　　　　　59点以下出欠状況は問わないが、欠席回の課題提出は認めない。事前・事後学修等の指示及び履修にあたっての注意事項本講義は、社会工学基礎Ⅱや品質管理および経営システム工学演習ⅢBなど、経営システム分野3年前期までに開講されている統計やデータ解析に関する科目の内容を理解していることを前提とする。・事前学修：前回の復習　＆　予習（120分）・事後学修：復習と指示された課題を実施（120分）教科書永田靖、棟近雅彦「多変量解析法入門」サイエンス社参考書講義にて指定する。オフィスアワー火曜日の14～16時を原則とする。教員へのコンタクト方法はMoodleに記載する。