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講義科目

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文理融合データサイエンス

文理融合データサイエンスの主題は、文理融合型の研究におけるデータ分析の有効性を学ぶことにあります。データは理系の研究分野にだけ蓄積されているのではなく、文系の研究分野にも蓄積されています。そのような背景から、データサイエンスの分析手法を用いた文化的事象の研究は近年活発に行われています。文理融合データサイエンスではそれら研究事例を概観することを通じて、受講生はデータサイエンスの分析手法がもつ有効性を学びます。

次に、文理融合データサイエンスの受講生には、データサイエンスを構成する分析手法とともにその背景にある思考形式を身につけてもらい、学業や仕事などのさまざまな局面で遭遇する問題理解の一つの観点として、データ分析とその考え方を理解しておいてもらいたいと思います。

また、文理融合データサイエンスでは直感的に理解できる内容をめざしながら、卒業研究の際に必要になってくる統計の基礎も身につけてもらうことを目標とします。
 

文理融合データサイエンスの講義内容

  • 基本統計量
  • データの可視化
  • 確率
  • 推定と検定
  • 回帰分析・ロジスティック回帰分析
  • 判別分析
  • 主成分分析
  • 対応分析・多重対応分析
  • 階層的クラスター分析
  • 非階層的クラスター分析
  • 決定木
  • ランダムフォレスト

文理融合データサイエンスで採り上げる研究事例

  • 区間推定による薬師寺の建立年代の推定
  • 判別分析による日本近代文学におけるジャンルの識別
  • 対応分析による浮世絵師の分類
  • 主成分分析を用いた夏目漱石の小説における文体の変化の検討
  • クラスタリングによる著者識別
  • 決定木による短い文の書き手の判別
  • ランダムフォレストを用いた『源氏物語』と『うつほ物語』の特徴語の抽出