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随時投稿するので、最新情報はこちらを参照してください。
本講義「計量分析」は経済学部データサイエンス科目群の一つです。データサイエンスを学びたい方は次の年限で履修してください。
1. 統計学入門（１年次前期）
2. 計量分析（２年次前期）
3. 数理統計（２年次後期）
4. データサイエンス（２年次後期）
特に、学部大学院一貫教育プログラム「データ科学」を希望する方は履修してください。
現代的な機械学習を学ぶための基本となる「回帰分析」からスタートし、「分類問題」、「ニューラルネットワークモデル」を扱います。データサイエンスでは、データ分析プログラミングが必須です。本講義では、コーディングが初めてという方を想定して入門から講義します。プログラミング未経験者も安心してPythonコーディングに挑戦してください。
なお、教科書として「経済経営のデータサイエンス」（共立出版）を指定します。上記データサイエンス科目すべての参考図書として有効に使えます。
We will introduce basics to learn modern data science, ie. regression analysis, classification methods and deep learning. In order to learn data science, model fitting to actual data by programming is necessary. We suppose class members has no programming experiences and will guide intensive introductions pf Python coding. We do hope you challenge Python coding for big data with modern data science tools.
本授業科目の目的は、大量のデータから価値ある情報を抽出し、活用するためのデータ科学やAIの知識と技術の基礎を修得することにある。
近年、社会の様々な場面で大規模なデータが蓄積・流通されており、それらを安全かつ有効に公共の福祉や社会活動に役立てられる見識と能力が、現代的なリテラシーとして求められている。
すなわち、文系・理系を問わず全ての学生が、基礎的な統計学を理解するとともに、プログラミング環境を含む計算機科学の様々な成果を適切に活用し、データから目的の情報を抽出するためのデータ科学・AIの知識と技術を修得することが求められている。
そこで本授業科目では、データ科学や機械学習、AIの分野で標準的なプログラミング言語の1つであるPythonを利用した実習を交えながら、具体的なデータ処理方法について実践的に学ぶ。
The purpose of this course is to acquire basic knowledge and skills in data science and AI to extract and utilize valuable information from huge data.
In recent years, huge-scale data has been accumulated and distributed in various scenes of society, and insights and abilities to use them safely and effectively for public welfare and social activities are required as modern literacy.
Therefore, all students, regardless of humanities or science, are expected to understand basic statistics and to acquire knowledge and skills in data science and AI in order to extract the intended information from such data by utilizing various achievements in computer science, including programming environments.
In this course, you learn actual data processing methodology practically using the Python, which became one of the standard programming languages in the field of data science, machine learning and AI.
このデータ科学コースは、データ科学で使用される基本的な技術とツールについて紹介することを目的としています。毎週、データ科学のパイプラインから始まり、ニューラルネットワークや時系列解析などの高度なトピックまで、一つずつトピックをカバーします。それらは洗練されたスライドとわかりやすいPythonコードを用いて説明されます。
この学期では、すべてのトピックを網羅できる1つの包括的なデータセットを使用します。これにより、学生がデータセットを理解するために多くの時間を費やすことなく、データサイエンスの概念を容易に理解できます。
達成方法：
- 講義: 基本的な概念を教え、その後Pythonでデモンストレーションを行います。
- 授業内演習: 短い実践活動。（主にコードをコピー&ペーストし、変数を変更ぐらい。）
- 週次実践コース: 1.5時間の課題で理解を深めます。
データ科学・AIの核となる統計数理モデルは，不確実性を有するデータから有効に情報を抽出し，様々な分野で問題解決に用いられる. 本授業科目の目的は，主に予測と関連性の説明を目的とした統計数理モデルについて，理論と実践の両面から学び，理解することにある．
Modeling in Statistical Mathematics, which is the core of data science and AI, is used to extract effective information from data with variation and to solve problems in various fields. The purpose of this course is to learn and understand several modeling in statistical mathematics from both theoretical and practical techniques for applying models to data.
経済学、経営学の問題のみならず社会における様々な問題を解決するため、データに基づく意思決定はますます重要となってきている。データから得られる根拠（エビデンス）に基づく問題解決を実践するためには、その問題に対して有効なデータ分析手法を適用する必要がある。本講義では、既に学習した統計的検定と回帰分析の知識に基づいて、最尤法、ベイズ統計、多変量解析、因果効果推定などのトピックに関する知識を身に付けることを目的とする。
In this course, students learn the basic mathematical statistics for economics and management.
Class Code: jhjknst
本演習では、予測、分類などの様々な実問題にチャレンジしながら、データ科学に対する理解を深めると同時に、課題を解決できるプログラミングスキルを身に付けることに中心を置きます。
This course aims to deepen understading of data science, and the student will develop the programming skill nesscesary in their own researsh and problems in real business scene.
Class Code: jhjknst
本演習では、予測、分類などの様々な実問題にチャレンジしながら、データ科学に対する理解を深めると同時に、課題を解決できるプログラミングスキルを身に付けることに中心を置きます。
This course aims to deepen understading of data science, and the student will develop the programming skill nesscesary in their own researsh and problems in real business scene.