テクノロジー特論Ｂ（データ）

ビッグデータと人工知能、分析技術とビジネス展望

専門

応用・実践

E

4Q

水曜日

8限

橋本 大也・中西 崇文

50名

1単位

データサイエンティストに求められる融合的な能力を理解し、実践の場を想定した演習により、現場で活かすことのできる基礎的な力を身につける。統計の基礎を踏まえ、先端的な事例から、今後のデータサイエンティストとしてのあるべき姿を学ぶ。数値データ、テキストデータ、画像データなどの基本的な統計処理・分析手法だけでなく、ハンズオンによるデータ処理・分析の実践、テキストマイニング手法、画像認識手法などの人工知能を含む応用についても学ぶ。

・データサイエンティストとして、活躍するための基礎的な能力を理解する
・今後のデータ活用の展望を得て、自身のビジネスプランや研究活動に反映させることができるようになる
・現実のデータを用いて基本的なデータ分析ができるようになる

データサイエンス、統計基礎、人工知能、機械学習、データマイニング

データサイエンスとクリエイティビティ

データ分析がマーケティングやコンテンツビジネスに与えるインパクトを知る

対面授業

データ分析基礎技術1

統計学の基本とPythonを使ったデータ分析、統合手法を学ぶ

対面授業

ソーシャルメディアのデータ分析

ソーシャルメディアの分析手法とビジネス活用を知る

対面授業

ビッグデータの分析演習

企業が提供するビジネスデータを、受講生が分析する演習を行う（インストラクション）

対面授業

大規模データの解析現場
ゲスト講師

現場で活躍するデータサイエンティストの講演を聞く

対面授業

データ分析基礎技術2

Pythonによる画像認識手法の実装とその概念を学ぶ

対面授業

データの可視化とプレゼンテーション

データ分析結果の効果的な表現方法や活用を学ぶ

対面授業

データ分析の発表会と総括

分析演習の個別発表と総括を行う

対面授業

講義形式＋ハンズオン

授業中の発言や質問及びグループディスカッションの進行　40%
FSのコメントや授業用SNSでの投稿　10%
最終レポート　50%

利用可能なノートPC（Windows／Mac／Linux いずれも可）を持参すること。
また、演習時に、Pythonおよびそのデータサイエンスに関わるパッケージ・ライブラリを使用するため、Google Colaboratory(https://colab.research.google.com/)にChromeブラウザでアクセスできるようにすること。
なお、Google Colaboratory上での環境設定、使い方については、事前に受講者に資料を展開する。

毎回教員が作成する資料を利用する。

『シンギュラリティは怖くない：ちょっと落ちついて人工知能について考えよう』（中西 崇文著、草思社）
『データサイエンティスト　データ分析で会社を動かす知的仕事人』（橋本大也著、SBクリエイティブ）