学期／Semester

2021年度／Academic Year
／Second Semester

後期

開講期間／Course duration

2021/09/28〜2022/03/31

必修選択／Required / Elective

必修, 選択／required, elective

時間割コード／Time schedule code

20213808039501

科目ナンバリングコード／Numbering code

ID‑DS‑2‑395‑1‑103

授業科目名／Course title

応用データ分析演習／Practice in Applied Data Analysis

曜日・校時／Day・Period

単位数(一般/編入/留学)／Credits(General /Transfer/Overseas)
科目番号／Course code

金／Fri 3, 金／Fri 4

2.0//2.038080395

編集担当教員／Instructor in charge of the梅津 佑太
course syllabus
授業担当教員名（科目責任者）／Instructor in charge of the course

梅津佑太

授業担当教員名（オムニバス科目等）／Instructor(s)梅津佑太

科目分類／Course Category

専門科目［DS］, データサイエンス（統計学系科目）

対象年次／Intended year

2教室／Class room

［情報］中庭第１２番教室, ［情報］１号館４Ｆ情報システム工学科演習室

対象学生（クラス等）/Intended year (class)

担当教員Eメールアドレス/E‑mail address

講義形態／Course style

演習／Seminar

２年次
umezu.yuta@nagasaki‑u.ac.jp

担当教員研究室/Office
担当教員TEL/Tel
担当教員オフィスアワー/Office hours

Eメールで適宜受け付ける．

授業の概要及び位置づけ/Course overview

本科目は、「情報統計学」で取り上げた基礎的なデータ解析手法について、自ら実際に実装して動作を確認することで、より実践的に理解を深めることを目的としたハンズオン形式の演習科目である。学生の学習成果を発表し，相互に意見交換をすることで，解析能力，プリゼンテーション能力，コミュニケーション能力を向上させる。

授業到達目標/Course goalspythonを用いたプログラム作成を通して, 線形回帰モデルにおける統計的推測, 正則化法の基礎を身につける.

知識・技能以外に、この授業を通して身につけて欲■主体性／Autonomy ■汎用的能力／Generic Competence □倫理観／Ethics □多様性の理解
しい力（１つ以上３つまで）/Abilities other than／Understanding Diversity □協働性／Cooperativeness ■考えをやり取りする力／Ability toknowledge and skills acquired mainly throughexchange ideas □国際・地域社会への関心／Interest in international / local society
the course ( pick 1 to 3 )■A.授業内容の理解度を確認したり自分で考えさせたりする活動 <br>/ Activities to check thedegree of comprehension of the contents to the lesson or to think over
□B.多角的に考えるために他者と関わる活動 <br>/ Activities involving others to think fromvarious perspectives
学生の思考を活性化させるための授業手法/Teaching ■C.技能修得のために実践する活動 <br>/ Activities to practice for acquiring skills
method to stimulate students' thinking■D.問題解決のために知識を総合的に活用する活動 <br>/ Activities that comprehensively
utilize knowledge to solve problems□E.上記以外の学生の思考の活性化を促す授業手法 <br>/ Teaching methods to stimulate
students' thinking other than the above□F.教員からの講義のみで構成される <br>/ It consists only of lectures from teachers
成績評価の方法・基準等/Method of evaluation

レポート(40%) + 課題発表(60%)で評価し, 評価点が60%以上のものを合格とする.

各回の授業内容・授業方法（学習指導方法）/Course
詳細は授業計画詳細を参照
contents of each lesson
事前、事後学習の内容/Preparation & Review

授業で指示する。

キーワード/Keywords

python, 線形回帰モデル, 正則化法, モデル選択, 仮説検定

教科書・教材・参考書/Materials

教科書：金森敬文 「Pythonで学ぶ統計的機械学習」 オーム社, その他適宜資料を配布する.
参考書：馬場真哉 「Pythonで学ぶあたらしい統計学の教科書」 翔泳社

受講要件（履修条件）/Prerequisites

授業への出席は必須です。

アクセシビリティ/Accessibility (for studentswith disabilities)

備考（URL）/Remarks (URL)

長崎大学では，全ての学生が平等に教育を受ける機会を確保するため，修学の妨げとなり得る社会的障壁の除去及び合理的配慮の提供に取り組んでいます。授業における合理的配慮等のサポートについては，担当教員（上記連絡先参照）または「アシスト広場」（障がい学生支援室）にご相談下さい。
アシスト広場（障がい学生支援室）連絡先（TEL）095‑819‑2006 （FAX）095‑819‑2948 （E‑MAIL）support@ml.nagasaki‑u.ac.jp

学生へのメッセージ/Message for students

わからない点があれば遠慮なく質問すること.

実務経験のある教員による授業科目であるか（Y／N)/Instructor(s) with practical experience
実務家教員名／実務経験内容／実務経験に基づく教
育内容（実務経験のある教員による授業科目のみ使用）/Name / Details of practical experience /Contents of course
授業計画詳細／Course Schedule

回(日時)／Time(date and time)

授業内容／Contents

第１回

pythonの使い方（numpyやmatplotlibを用いた演算や描画を習得する）

第２回

線形回帰モデル（線形回帰モデルの母数推定のプログラムを作成することができる）

第３回

重み付き最小二乗法（重み付き最小二乗法のプログラムを作成し, 通常の最小二乗法との違いを説明できる）

第４回

仮説検定（最小二乗法で推定した母数の仮説検定, 信頼領域についてのプログラムを作成することができる）

第５回

モデル選択 I （交差検証法, 情報量規準を用いた変数選択のプログラムを作成できる）

第６回

モデル選択 II （交差検証法, 情報量規準を用いて, リッジ回帰における正則化パラメータの選択について説明できる）

第７回

プロジェクト課題 I （データを自ら探して回帰分析を行い, 結果を要約し説明できる）

第８回

プロジェクト課題 I （データを自ら探して回帰分析を行い, 結果を要約し説明できる）

第９回

プロジェクト課題 I （データを自ら探して回帰分析を行い, 結果を要約し説明できる）

第１０回

Lassoによる母数推定 I （いくつかの母数推定のプログラムを作成し, それらの違いについて説明できる）

第１１回

Lassoによる母数推定 II （いくつかの母数推定のプログラムを作成し, それらの違いについて説明できる）

第１２回

Lassoのモデル選択 I （交差検証法, 情報量規準を用いて, Lassoにおける正則化パラメータの選択について説明できる）

第１３回

Lassoのモデル選択 II （交差検証法, 情報量規準を用いて, Lassoにおける正則化パラメータの選択について説明できる）

第１４回

プロジェクト課題 II （データを自ら探して正則化法を用いた回帰分析を行い, 結果を要約し説明できる）

第１５回

プロジェクト課題 II （データを自ら探して正則化法を用いた回帰分析を行い, 結果を要約し説明できる）

第１６回

プロジェクト課題 II （データを自ら探して正則化法を用いた回帰分析を行い, 結果を要約し説明できる）