Human Centered Science and Biomedical Engineering Course

Tokyo Institute of Technology

ライフエンジニアリング他分野専門基礎第一[2](データサイエンス入門)
Interdisciplinary Research Fundamentals I [2] (Introduction to Data Science)
HCB.C411-2
講義の概要とねらい：データサイエンスの基礎を Python の簡単なプログラム例を通して学ぶ１ク
ォータの講義となる．プログラミングや統計に関して最低限の知識を前提とする．
到達目標：現代的なデータの扱いや基礎的なデータ解析用関数を Python のコードを用いて習得する．本講義を受講後，第 2 クォータの講義「データ分析から機械学習まで(HCB.C423)」(FromData Analytics to Machine Learning (HCB.C423))で継続してデータサイエンスの基礎を学ぶことができる．

担当教員名：

石井秀明 教授

居室：〒226-8502

横浜市緑区長津田町 4259

J2 棟 18 階 1802 号室
電話：(045) 924-5371

E-mail:URL:ishii@c.titech.ac.jp
http://www.sc.dis.titech.ac.jp/ishii/

教科書： とくになし．資料や講義スライドを配布．
ソフトウェア：Python installation (offline) or Google Colaboratory (online). Python 向けのコードは講義中に配布．
参考書：••

Ani Adhikari, John DeNero, David Wagner, Computational and Inferential Thinking: The
Foundations of Data Science, 2nd Edition., Univ. California at Berkeley, Data 8 Course Material(Available online at: https://inferentialthinking.com/chapters/intro.html).
Joel Grus, Data Science from Scratch, 2nd Edition, O'Reilly Media, 2019.

授業計画・課題
クォータ
1Q

内容
第1回

講義の概要説明，データサイエンスについて，因果性と実験, Python を用いたプログラミング

第2回

データ型，シーケンス，表第3回

データ可視化，関数と表 (1)

第4回関数と表 (1)1Human Centered Science and Biomedical Engineering Course

第5回

標本抽出と経験的分布関数

第6回

仮説検定

第7回

推定

成績評価の基準と方法：講義中に説明

2Tokyo Institute of Technology

Human Centered Science and Biomedical Engineering Course

Tokyo Institute of Technology

Interdisciplinary Research Fundamentals I [2](Introduction to Data Science)
HCB.C411-2
Course Description: A one-quarter course to learn the basics of data science through many simple
examples in Python codes. The course requires minimal knowledge on programming and statistics.
Course Outcomes: Learn how to handle data and run basic data analytic functions in Python codes. The
course continues in the second quarter for more advanced topics in the course “From Data Analytics toMachine Learning” (HCB.C423).

Instructor:
Office:Professor Hideaki Ishii
4259 Nagatsuta-Cho, Midori-Ku, Yokohama, Kanagawa, 226-8502 Japan
Building J2 / 18th Floor / Office# 1802(045) 924-5371
ishii@c.titech.ac.jp
http://www.sc.dis.titech.ac.jp/ishii/

Telephone:
E-mail:URL:

Textbooks: None required. Notes/slides will be distributed.
Software: Python installation (offline) or Google Colaboratory (online). All Python code will be provided
by the instructor.
Recommended books:••

Ani Adhikari, John DeNero, David Wagner, Computational and Inferential Thinking: The
Foundations of Data Science, 2nd Edition., Univ. California at Berkeley, Data 8 Course Material(Available online at: https://inferentialthinking.com/chapters/intro.html).
Joel Grus, Data Science from Scratch, 2nd Edition, O'Reilly Media, 2019.

Course Outline
Quarter

Week#Topic

1Q

1

Course Logistics. Introduction to Data Science
Causality and Experiments, Programming in Python

2Data Types, Sequences, Tables

3Visualization, Functions and Tables (1)4Functions and Tables (2)5Sampling and Empirical Distributions

6

Testing Hypotheses

7

Estimation

1

Human Centered Science and Biomedical Engineering Course

Homework Assignments: TBD
Late Homework Policy: TBD

2Tokyo Institute of Technology