シラバス参照
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シラバス参照
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| 講義概要/Course Information |
| 科目基礎情報/General Information |
| 授業科目名 /Course title (Japanese) |
大学院データサイエンス実践演習１ | ||
|---|---|---|---|
| 英文授業科目名 /Course title (English) |
Advanced Practical Exercise in Data Science 1 | ||
| 科目番号 /Code |
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| 開講年度 /Academic year |
2023年度 | 開講年次 /Year offered |
全学年 |
| 開講学期 /Semester(s) offered |
前学期集中 | 開講コース・課程 /Faculty offering the course |
博士前期課程 |
| 授業の方法 /Teaching method |
演習 | 単位数 /Credits |
1 |
| 科目区分 /Category |
大学院専門教育科目 - 専門科目Ⅱ | ||
| 開講類・専攻 /Cluster/Department |
情報学専攻 | ||
| 担当教員名 /Lecturer(s) |
原田 慧 | ||
| 居室 /Office |
東3-820 | ||
| 公開E-mail |
harada@uec.ac.jp | ||
| 授業関連Webページ /Course website |
特になし | ||
| 更新日 /Last update |
2023/03/31 19:23:15 | 更新状況 /Update status |
公開中 /now open to public |
| 講義情報/Course Description |
| 主題および 達成目標（2,000文字以内） /Themes and goals（up to 2,000 letters） |
本演習では、データサイエンスの実際的な課題に取り組むことによって、データ分析スキルを向上させることを第一の目的とする。さらに、データサイエンスが社会でどのように活用されているのかを知ることを第二の目的とする。本演習では、国際的なデータサイエンス関連サイトKaggleの過去のコンペに参加することを目指す。Kaggle のコンペに参加するためには、英語力が必須となるが、そのために必要な英語力の養成も行う。このような英語力は、海外のデータサイエンス企業でインターンシップを行う際にも必須となるものである。 |
|---|---|
| 前もって履修 しておくべき科目（1,000文字以内） /Prerequisites（up to 1,000 letters） |
特になし |
| 前もって履修しておくこ とが望ましい科目（1,000文字以内） /Recommended prerequisites and preparation（up to 1,000 letters） |
学域・データサイエンス |
| 教科書等（1,000文字以内） /Course textbooks and materials（up to 1,000 letters） |
特になし |
| 授業内容と その進め方（2,000文字以内） /Course outline and weekly schedule（up to 2,000 letters） |
第１回 データ分析に関する英文の読解 第２回 データ分析に関する英文の読解と議論 第３回 データ分析課題の読解 第４回 英語ニュースなどのリスニング 第５回 英語講演のリスニング 第６回 リスニングとそれを受けての討論 第７回 英文要旨の書き方 第８回 報告書の書き方 第９回 マニュアルなどの書き方 第１０回 Kaggleサイトの使い方 第１１回 コンペのデータ外観 第１２回 テストデータの特徴理解 第１３回 コンペデータを使った新しい特徴量の作り方 第１４回 コンペデータを使った新しい特徴量の作り方：別の視点 第１５回 優秀モデル報告会 |
| 実務経験を活かした 授業内容 (実務経験内容も含む) /Course content utilizing practical experience |
国際的なコンペティションサイト Kaggle への参加の指導は、企業におけるデータサイエンティストとしての長年の経験に基づいて行われるものである。 |
| 授業時間外の学習 （予習・復習等）（1,000文字以内） /Preparation and review outside class（up to 1,000 letters） |
各期間で定められた課題を実施すること。 |
| 成績評価方法 および評価基準 （最低達成基準を含む） （1,000文字以内） /Evaluation and grading （up to 1,000 letters） |
各回の課題（小テストの解答）を提出すること。AからCまでの評価は、各回の小テストの正答率による。Kaggleのスコア上位者については、評価をアップさせる。 |
| オフィスアワー： 授業相談（1,000文字以内） /Office hours（up to 1,000 letters） |
授業時に相談 |
| 学生へのメッセージ（1,000文字以内） /Message for students（up to 1,000 letters） |
本演習では、国際的なデータサイエンス関連サイトKaggleの過去のコンペに参加することを目指します。Kaggle のコンペに参加するためには、英語力が必須となりますが、そのために必要な英語力の養成も行います。このような英語力は、海外のデータサイエンス企業でインターンシップを行う際にも必須となるものです。 |
| その他 /Others |
受講希望者は、４月３０日までに、harada@uec.ac.jp まで、メイルで連絡して下さい。 |
| キーワード /Keywords |
データサイエンス、人工知能、機械学習、英文読解、英作文 |