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講義名 :

データサイエンス
(担当(前半): 林 篤裕) [大学院工学研究科 社会工学専攻 経営システム分野(おもひ領域)]

講義の目的 :

　最近注目されているデータサイエンスにまつわる話題を取り上げる。 身近な話題を取り上げ、統計について興味を持ってもらえればと考えています。
　本講義では基礎統計を履修済みの学生に対して多変量解析を紹介し、その考え方と実データに基づく演習を行い、各利用技術を習得することを目標とします。

達成目標 :

　各自が直面しているデータを自力で分析し、内在する構造を独力で把握できるようになることを目標とします。

講義計画 :

　履修項目は以下のものを予定しています。

0. 回帰分析
1. 主成分分析
2. 因子分析
3. その他

( 2020年度 シラバス . )

講義資料 :

1) 10/01 第1回 講義をはじめるにあたって。ガイダンス。R と RStudio のインストール

2) 10/08 第2回 R を使ってみる、データをファイルから読み込むには

3) 10/15 第3回 データをファイルから読み込むには、初歩的な統計関数、レポートの作成方法

4) 10/22 第4回 欠損値を含むデータへの対応、グループごとの集計、平均の意味するもの、身近な統計の話題から

5) 10/29 第5回 回帰分析(前編)

6) 11/05 第6回 回帰分析(後編)

7) 11/12 第7回 主成分分析

8) 11/19 第8回 因子分析, "データサイエンス"に求められるもの、Q3を終えるにあたって

提供データ :

• ドラゴンズ選手体格データ : Excel 形式(xlsx)
• 学生データ20a : Excel 形式(xlsx)
• 学生データ20c : Excel 形式(xlsx)
• 食品嗜好度データ : Excel 形式(xlsx)

連絡事項 :

連絡事項・補足事項<=== (最終更新日 : 12月14日)

連絡先 e-mail アドレス :

stat.nitech@gmail.com (連絡が付かない場合は hayashi.atsuhiro@nitech.ac.jp )

講義用ホームページ :

http://stat.web.nitech.ac.jp/kougi/DataS/

リンク(Web ページ) :

名古屋工業大学

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