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授業情報/Class Information

科目一覧へ戻る 2021/09/30 現在

基本情報/Basic Information

開講科目名
/Course
データサイエンス実践/Practical Data Science
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

担当教員情報/Instructor Information

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。
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
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
授業評価アンケートを記入する

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