システム情報研究科　コンピュータサイエンス専攻　科目一覧　- シラバス -

データ解析特論
担当教員	亀山啓輔，日野英逸，津川翔
電子メール	亀山啓輔(keisuke@cs)，日野英逸(hidehino@cs)，津川翔(s-tugawa@cs)
URL	資料などの配布にはmanabaを利用する．
オフィスアワー	各担当教員に事前に連絡のこと．
科目番号	01CH738, 01CJ235
分野	共通科目
基礎／専門の別
授業形態	講義＋演習
開講学期	秋AB
時限	木5,6
教室	3B405
キーワード	データ解析，統計学
Keyword	Data analysis, Statistics
前提条件	学部（学類）レベルの確率論，統計学の知識．
学習目標	多様なデータに対して，それらを解析，解釈するための基礎から発展に至る手法を理解する．修士論文研究を行う上で研究成果をデータに基づき客観的に評価し，プレゼンテーションできるようになる．
概要	コンピュータサイエンス研究の様々な場面で遭遇する多様なデータを用いた分析，解釈，予測に関して，基礎的な知識の確認から開始し，従来より用いられてきた解析手法，近年開発されてきている手法に至るまで，それぞれの考え方と特徴について講述し，R言語を用いた演習を行う．
授業計画	亀山担当第1週：導入基本的な確率論のおさらい：確率，確率事象と確率変数，確率分布，確率密度関数 Rイントロ：インストール，言語仕様，計算方法，主要なデータ構造，入出力，パッケージ第2週：推定密度関数の推定（最尤推定，ベイズ推定，混合分布の最尤推定（EMアルゴリズム），ノンパラメトリック推定）区間推定と信頼係数第3週：主成分分析共分散（相関）行列と主成分，非線形（カーネル）主成分分析とその意味第4週：相関解析と回帰相関係数単回帰，重回帰と誤差日野担当第5週：データハンドリング前処理，層別化，分割，種々の可視化データのスケーリング，標準化，外れ値除去，欠損値除去層別サンプリング，Cross-Validation等の定形処理統計データの可視化第6週：検定と検出力分析統計的検定の基礎と，検定・検出力・効果量とサンプルサイズの設計統計的検定の基礎と，代表的な検定検出力分析第7週：サンプリングメソッド計算機指向統計手法入門サンプリング法の威力平均の信頼区間，ブートストラップの考え方津川担当第8週：ネットワーク分析ネットワークとして表現可能なデータネットワークの可視化ネットワーク分析で用いられる指標第9週：クラスタリングとその評価データ間の距離に基づくクラスタリングデータ間の関係 (ネットワーク) に基づくクラスタリングクラスタリングの評価第10週：データのランキングとその評価ネットワークにおけるノードランキング情報検索の分野におけるランキングの評価指標
教科書
参考書	Rで学ぶデータサイエンスシリーズ（共立出版） Applied Predictive Modeling, Max Kuhn & Kjell Johnson,Springer,2013
成績評価	3名の担当教員の課するレポートを総合して評価する．
TF・TA
その他の情報	毎週2時限の授業のうち，前半を講義，後半をR言語を用いた演習にあてる．R言語の処理系を実行することができるノートパソコンを持参すること．