データサイエンティスト特論

シラバス

項目内容
授業科目名データサイエンティスト特論
英文授業科目名Advanced Data Scientist
開講年度2016年度
開講年次全学年
開講学期後学期、集中講義
開講コース・課程学域、博士前期課程、博士後期課程、社会人
授業の方法講義、実習
単位数なし
科目区分なし
開講学科・専攻全類、全専攻
担当教員名田村 元紀、清洲 正勝
居室電気通信大学 東7-205、東7-207
公開E-Mailmtamura[at]sangaku.uec.ac.jp, kiyosu[at]uec.ac.jp
授業関連Webページhttp://data-entrepreneur.com/
更新日2016/09/06
更新状況公開中
主題および達成目標ビッグデータ/IoTの担い手として”データサイエンティスト”という新しい職種に注目が集まるとともに、人材の不足が問題となっています。本科目では、データサイエンティストの実態について講義と演習(グループ別に分析のケーススタディ)を通じて、就業後のリアルな職業イメージを確立してもらうことを目標とします。講師は、実際に企業でデータサイエンティストとして活躍されている方々が担当します。

※”データサイエンティスト”の定義、求められるスキルについては、以下のプレスリリース参照
データサイエンティスト スキルチェックリストを掲載
※分析のケーススタディは「ID-POSデータを用いての店舗の需要予測」をテーマに設定予定。
※出席者は演習で用いるPCを持参願います。
前もって履修しておくべき科目大学数学、アルゴリズム、プログラミング、統計学、機械学習、データマイニング、データアントレプレナー実践論
前もって履修しておくことが望ましい科目統計学、機械学習、データマイニング
教科書等講師の指示に従うこと。
授業内容とその進め方講師
一般社団法人データサイエンティスト協会 法人会員: 株式会社ALBERT、SAS Institute Japan株式会社、株式会社金融エンジニアリング・グループ、株式会社ジーリサーチ、日本サードパーティ株式会社、日本電気株式会社、博報堂DYメディアパートナーズ株式会社、株式会社ブレインパッド、ヤフー株式会社。

授業内容
全体構成を参照。

進め方
全体構成を参照。
授業時間外の学習
(予習・復習等)
参考書籍を提示する。
成績評価方法及び評価基準
(最低達成基準を含む)
■配点
 出席点:15点 + グループ別の分析のケーススタディ:85点
■評価基準
 秀:90点以上/優:80点以上/良:70点以上/可:60点以上/不可:60点未満
 ※出席と、チームでの課題プレゼンテーションを以下の観点で評価
  ・データ分析の流れが論理的かつ適切で、分析結果が明確に示されているか
  ・売上へのインパクト、視点の斬新さがあるか
  ・効果的なプレゼンテーションが実施されているか
オフィスアワー
授業相談
講義に関して
火曜日,水曜日16:00~17:00 東7号館 2F 207号室。アポイントを取ること。

講義内容に関して
電子メール(iuc[at]datascientist.or.jp)や、授業の前後などに相談に応じる。
受講生へのメッセージファクトベースのデータから価値を創出し、問題解決の道筋を立てることは次世代社会での必須要素です。その中で、データサイエンスは、AI、Deep Learning、Big Data、IoTなど全ての局面で必要とされる基礎力です。ぜひ、より多くの学生の方にデータサイエンティストを目指して頂ければと思います。
その他データサイエンティスト協会では、データサイエンスに関する無料で有益な情報を提供しています。
https://www.datascientist.or.jp/membership/
キーワードデータサイエンス、ビッグデータ、人工知能、統計学、多変量解析、機械学習、データマイニング、エンジニアリング、プログラミング