応用データ科学
基本情報
| 担当教員 | 情報学: 大林武，山田和範，中尾光之 経済応用: 矢島美寛 生物学・生態学応用: 佐藤修正，牧野能士，日出間純，河田雅圭 Applications to information science: Takeshi Obayashi, Kazunori Yamada, Mitsuyuki Nakao Applications to economics: Yoshihiro Yajima Applications to biology and ecology: Shusei Sato, Takashi Makino, Jun Hidema, Masakado Kawata |
|---|---|
| 教室 | |
| 時間割 | 1学期(火) 14:40-16:10 |
| 講義開始日 | 4/9 |
授業科目の目的・概要及び達成目標等
目的：データ科学においては、その学問的基盤としての数理や計算機科学と共に、実際に、データ科学に基づいて、どのような問題をどのように解くのかが重要である。そのようなデータ科学に基づく問題解決能力を身に着けることが本講義の目的である。
概要：本講義は、線形回帰モデルの経済学応用、データ科学の生物学および生態学への応用の実際についてそれぞれの専門家が説明する。
達成目標：1．データ科学がどのような問題解決に実際に応用されているかを知る。2．それぞれの問題におけるデータ科学の応用の仕方ついて知識を得る。
Purpose: In addition to numerical analysis and computer science as the academic foundations, practically what kind of problem is solved in what way based on the data science is essential. To acquire such a problem-solving ability is the purpose of this course.
Overview: The course includes an introduction to linear regression models with applications to economics, and data science in biology and ecology, each of which is taught by the expert lecturers.
Objectives: Students learn about: 1. applied fields of data science 2. ways of application of data science in each field
授業計画
生物学および生態学へのデータ科学の応用
4/9 生物学分野におけるビッグデータを生み出す技術の進捗（佐藤修正）
4/16 生物学分野におけるビッグデータの応用例（佐藤修正）
4/23 比較ゲノム学（牧野能士）
5/7 植物の環境適応に関わるデータとその解析（日出間純）
5/14 生物多様性の進化と生態に関わるデータとその解析（河田雅圭）
5/21 タイトル未定（大林武）
5/28 タイトル未定（大林武）
線形回帰モデルの経済学への応用
6/4 単純回帰（矢島美寛）
6/11 重回帰（矢島美寛）
6/18 最小二乗法（矢島美寛）
6/25 t-検定（矢島美寛）
7/2 経済学への応用（矢島美寛）
最適化手法の情報学における応用
7/9 数理最適法（山田和範）
7/16 ニューラルネットワーク（山田和範）
7/23 サポートベクターマシン（山田和範）
Biological and ecological applications of data science
4/9 Advance of the technologies producing biological Big Data (Shusei Sato)
4/16 Examples application of biological Big Data (Shusei Sato)
4/23 Comparative genomics (Takashi Makino)
5/7 Analysis of the data related to environmental adaptation of plants (Jun Hidema)
5/14 Analysis of the data related to evolution of biodiversity and ecology (Masakado Kawata)
5/23 TBA (Takeshi Obayashi)
5/28 TBA (Takeshi Obayashi)
Introduction to linear regression models with applications to economics
6/4 Simple regression (Yoshihiro Yajima)
6/11 Multiple regression (Yoshihiro Yajima)
6/18 Least squares method (Yoshihiro Yajima)
6/25 t-test (Yoshihiro Yajima)
7/2 Applications to empirical analysis in economics (Yoshihiro Yajima)
Application of mathematical optimization
7/9 Mathematical optimization (Kazunori Yamada)
7/16 Neural network (Kazunori Yamada)
7/23 Support vector machine (Kazunori Yamada)
成績評価の方法及び基準
小テストおよび演習レポートを総合して評価する。
Evaluation is done comprehensively based on short tests and assignments.
教科書・参考書
教科書：用いない。参考書：講義の中で指定する。
Textbook: not used. Related literature: If necesssary, specified in the lecture.
関連ウェブサイト
オフィスアワー（面談可能時間）
特に設けない。会見が必要な場合は事前にメールなどで連絡すること。教員の連絡先は授業中に伝える。
Office hour is not scheduled. If a student wants to see a lecturer, make an appointment in advance via e-mail or other means. The contact information will be given in the class.
その他
配布した資料に基づいて予習と復習を欠かさず行うこと。
students are required to review and prepare for each class based on the materials distributed in the class.