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科目一覧へ戻る | 2021/09/30 現在 |
開講科目名 /Course |
データサイエンス実践/Practical Data Science |
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時間割コード /Course Code |
R1001061_G1 |
開講所属 /Course Offered by |
共通/ |
ターム・学期 /Term・Semester |
2021年度/Academic Year 第1クォーター/1Q |
曜限 /Day, Period |
他/Otr |
開講区分 /Semester offered |
前期/the former term |
単位数 /Credits |
2.0 |
学年 /Year |
3,4 |
主担当教員 /Main Instructor |
呉 海元 |
科目区分 /Course Group |
_ |
授業形態 /Lecture Form |
|
教室 /Classroom |
学術情報センター第3演習室/学術情報センター第3演習室 |
教員名 /Instructor |
教員所属名 /Affiliation |
---|---|
呉 海元 | システム工学部(教員) |
吉野 孝 | システム工学部(教員) |
授業の概要・ねらい /Course Aims |
この授業は、データサイエンスシーリーズの一つとして、Pythonを使った可視化と分析・推定手法を講義し、実際のPOSデータを用いたデジタルマーケティングを習得する。グループによるPBL学習を通じて、チームワークで目的明確化・分析方針決定、データ確認・データ構造把握、データクレンジング・データ加工・整形、データ分析、新しい商機を予測するなどの提案書・PPTを作成し、企業の担当者も交えた発表会を行う。 |
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到達目標 /Course Objectives |
データ確認・加工、可視化と分析・推定手法について、それぞれの内容について説明することができる。POSデータを用いたデータ分析手法について系統立てて説明することができる。また、グループ内で協調して、議論、プレゼンの作成、質疑への対応ができる。 |
教科書 /Textbook |
特になし。授業の中で、必要に応じ、関連資料を随時配布する。 |
参考書・参考文献 /Reference Book |
東京大学のデータサイエンティスト育成講座 -Pythonで手を動かして学ぶデータ分析- (塚本邦尊・山田典一・大澤文孝/著 中山浩太郎/監修 松尾豊/協力, マイナビ出版, ISBN 978-4-8399-6525-9, 2,980円(税込:3,278円) |
履修上の注意 ・メッセージ /Notice for Students |
毎回の出席は必須です。各自のデータ分析に加えて、グループ単位でのアクティブラーニングが中心となります。グループワークおよび質疑などへの積極的な参加が必要となります。また、講義時間外でのデータ分析作業、プレゼン作成作業も必要となります。講義期間中は、講義時間外においても、十分に時間を確保できるようにして下さい。 ※本授業は「連携展開科目」として開講されるが、システム工学部の学生が本授業の単位を取得した場合は、「専門教育科目」の「その他メジャー科目」の単位として認定される。 |
履修する上で必要な事項 /Prerequisite |
データサイエンス基礎を単位習得済み、データサイエンス応用を履修済み。 企業から提供される匿名データを用いた講義・演習となります。匿名データは用いていますが、企業内部の情報が分かるデータのため、情報セキュリティや情報漏洩等、データを守る上での留意事項への理解をした上で、気をつける利用すること。 |
授業時間外学修についての指示 /Instructions for studying outside class hours |
授業計画に沿った予習・復習、およびレポート作成・プレゼン作成に関する課題の調査・考察に、授業時間外学習として毎回予習2 時間・復習2 時間を確保してください。 |
その他連絡事項 /Other messages |
特になし |
科目ナンバリング /Course Numbering |
C9340201J |
成績評価の方法・基準 /Grading Policies/Criteria |
評価内容は、毎回の講義内での個人の成果とレポートで評価する。さらに、チーム内に分担する分析内容、プレゼン、質疑応答の状況で評価を行う。 |
授業理解を深める方法 /How to deepen your understanding of classes |
講義・演習中には,企業の担当者に参加してもらう予定です.不明な点などがあれば,担当教員とグループメンバーと積極的にコミュニケーションを取ることで、より理解が深まります。 【「アクティブ・ラーニング」実施要項②⑤⑥⑦⑧⑩】 |
履修を推奨する関連科目 /Related Courses |
実践的データマイニング1(大学院進学後受講推奨)、実践的データマイニング2(大学院進学後受講推奨) |
オフィスアワー /Office Hours |
月曜1, 2限、呉研究室。 月曜1,2限、吉野研究室。 他学生との重複、出張等で不在の場合がありますので、事前メール予約推奨。 wuhy@wakayama-u.ac.jp yoshino@wakayama-u.ac.jp |
No. | 回(日時) /Time (date and time) |
主題と位置付け(担当) /Subjects and instructor's position |
学習方法と内容 /Methods and contents |
備考 /Notes |
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1 | 4月12日3コマ | ガイダンス(呉・吉野) | データ・AI利活用における留意事項・講義環境準備、データの分析(1) | |
2 | 4月12日4コマ | 流通業界の紹介、課題の紹介、可視化の必要性の紹介(呉・吉野) | ・流通業界、利益構造などの講義を行う。 ・流通業界の課題についての講義を行う。 ・可視化の必要性や方法についての講義を行う。 データ確認・データ構造把握、データクレンジング・データ加工・整形 |
宿題:どの課題に興味があり、どの手法でデータ可視化し、分析したいですか? |
3 | 4月19日3コマ | ミニプレゼン、類似課題のチーム編成(呉・吉野) | ・各自の宿題に基づいてミニプレゼンを行う。 ・類似課題のメンバーによる分析チームを編成する。 ・チームの可視化・分析環境を確認する。 |
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4 | 4月19日4コマ | 実データを用いた可視化方法(1)(呉・吉野) | ・実際のPOSデータを用いた可視化方法に関する講義を行う。 ・チームの課題に向けたデータ可視化とデータの特徴発見を行う。 データ構造把握、データクレンジング・データ加工・整形 |
可視化されたデータに基づいて、仮設を立て、分析方法名をリストする |
5 | 4月26日3コマ | ミニプレゼン、データ分析方法の基本原理・考え方(1)(呉・吉野) | ・チームごと可視化されたデータに基づいた仮設、分析方法名を発表する。 ・関連のある分析方法の基本原理に関する講義を行う。 |
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6 | 4月26日4コマ | 実データを用いた分析方法(1)(呉・吉野) | ・実際のPOSデータを用いた講義を行う。 ・チームの課題に向けたデータ分析を行い、その結果を可視化する。 |
宿題:可視化・分析されたデータに基づいて、仮設を検討し、初歩の提案書を作成する |
7 | 5月10日3コマ | ミニプレゼン、データ分析方法の基本原理・考え方(2)(呉・吉野) | ・チームごと可視化・分析されたデータに基づいた仮設検討、初歩の提案を発表する。 ・関連のある分析方法の基本原理に関する講義を行う。 |
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8 | 5月10日4コマ | 実データを用いた分析方法(2)(呉・吉野) | ・実際のPOSデータを用いた講義を行う。 ・チームの課題に向けたデータ再分析を行い、その結果を可視化する。 データ構造把握、データクレンジング・データ加工・整形、さらにほしいデータの種類を提案 ・チームでデータ分析・可視化の結果に基づいた中間提案プレゼンを作成する。 |
宿題:可視化・分析されたデータに基づいて、中間提案プレゼンを完成する |
9 | 5月17日3コマ | 企業担当者向けのプレゼンテーションとインタビュー(呉・吉野) | ・企業担当者向けのプレゼンテーションを行う。 ・企業担当者に対して,業務に関するインタビューを行う。 |
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10 | 5月17日4コマ | 仮説の修正とデータの再分析(1)(呉・吉野) | ・インタビュー結果をもとに,仮説の修正を行う。 | 宿題:インタビュー結果に基づいて、仮設を修正し、修正案を検討する |
11 | 5月24日3コマ | ミニプレゼン、仮説の修正とデータの再分析(2)(呉・吉野) | ・チームごと修正された仮設と今後の分析方針を発表する。 ・新しく必要な分析方法の基本原理に関する講義を行う。 |
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12 | 5月24日4コマ | 仮説の修正とデータの再分析(3)(呉・吉野) | ・修正された仮設に基づいて、POSデータの再分析・可視化を行う。 | 宿題:POSデータの再分析・可視化を行い、より分かり易い可視化イメージを考案する |
13 | 5月31日3コマ | データの再分析・可視化と仮設の検証(呉・吉野) | ・チームでPOSデータの再分析・可視化結果に基づいて新しい仮説の検証を行う。 ・可能ならば、OUR可視化方法を実装する。 |
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14 | 5月31日4コマ | 発表会向けのプレゼン作成(呉・吉野) | ・チームでPOSデータの再分析・可視化結果に基づいて新しい仮説の検証を行う。 ・可能ならば、OUR可視化方法を実装する。 ・今まで結果に基づいて、発表会向けのプレゼン資料の作成を開始する。 |
宿題:発表会向けのプレゼンを作成する (1)アピールポイントを強調すること(2)グループ内で,想定質疑応答などへの対応を行うこと |
15 | 6月7日3コマ | 企業担当者向けのプレゼンテーションと講(呉・吉野) | ・企業担当者向けのプレゼンテーションを行う。 ・質疑応答 ・企業担当者からの講評。 |
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