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数理・データサイエンス教育プログラム Mathematics and Data Science

Codesort Course Titlesort Lecturersort Semestersort Week/Periodsort
0505140
FSC-MA3342L1
横断型 University-wide
確率統計学基礎
Introduction Probability and Statistics
吉田 朋広
Nakahiro Yoshida
S1S2 月曜4限
Mon 4th
確率統計学基礎

統計モデルとしての多様な確率分布族と,それらに対する種々の統計推測法について解説する.多くの例を通じ,受講者が確率統計の基本事項に習熟することを目標とする.確率的な構造の表現からはじめ,確率の性質,確率変数と確率分布,独立性等の用語を準備し,離散確率分布とその例と計算法,連続分布とその例,確率変数の期待値,変数変換の公式,混合分布,指数型分布族,多次元分布の基礎について解説する.前半の確率の基礎概念の導入の後,確率モデルの推定について紹介する.不偏推定が統計推測の数理的構造を理解するための例となる.十分性,因子分解定理,完備性,ラオ•ブラックウェルの定理,レーマン•シェフェの定理,統計的決定理論の枠組み,ベイズ推定について説明する予定である.

単位 Credit:2
他学部 Other Faculty:可 YES
教室 Room: 数理科学研究科棟 117講義室
講義使用言語 Language:日本語 Japanese
0505194
FSC-MA4795L1
横断型 University-wide
数理科学続論I
Special Lectures in Mathematical Science I
村田 昇
Noboru Murata
S1S2 金曜5限
Fri 5th
統計データ解析I

ビッグデータの時代と言われている。近年、データの計測およびストレージ技術の発達とともに、大規模データから適切に情報抽出し、それを意思決定に活用することが必須のリテラシーとなっている。いっぽうデータの形式と対応する解析法の変化は著しく、新しい方法を正しく利用するために、普遍的な統計科学の原理を理解することが重要である。基礎となる統計数理とともに、具体的な統計解析手法とその運用を、統計ソフトウエアによるデータ解析実習を通じて習得する。  統計データ解析Iでは、受講者が統計ソフトウエアを用いた実験によって確率的現象に慣れ、統計推測法の意味を理解し、データ解析の方法を実習する。統計ソフトウエアRの使い方を学んだあと、シミュレーションによってランダムネスと極限定理を体験する。後で必要になる確率分布を学び、基本的な記述統計量と標本分布に関する基礎事項を学習する。推測統計における基礎的な推定・検定法、および分散分析、回帰分析の方法を、データ処理を通じて実習する。

単位 Credit:2
他学部 Other Faculty:可 YES
教室 Room: 理学部1号館東棟 279講義室 Faculty of Science Bldg.1 (east) Room #279
講義使用言語 Language:日本語 Japanese
0505195
FSC-MA4796L1
横断型 University-wide
数理科学続論J
Special Lectures in Mathematical Science J
村田 昇
Noboru Murata
A1A2 金曜5限
Fri 5th
統計データ解析Ⅱ

ビッグデータの時代と言われている。近年、データの計測およびストレージ技術の発達とともに、大規模データから適切に情報抽出し、それを意思決定に活用することが必須のリテラシーとなっている。いっぽうデータの形式と対応する解析法の変化は著しく、新しい方法を正しく利用するために、普遍的な統計科学の原理を理解することが重要である。基礎となる統計数理とともに、具体的な統計解析手法とその運用を、統計ソフトウエアによるデータ解析実習を通じて習得する。  統計データ解析Ⅱでは、統計ソフトウエアRの説明の後、高次元大規模データに潜む相関構造を発見し計量する多変量解析、および時系列データの基本的な解析法を学ぶ。統計手法の運用とデータハンドリングを実習することに加え、微分積分学、線型代数学等の前期課程数学と連携し、数理科学的側面を意識しながら、実験を介して統計手法の合理性と体系を感得する。

単位 Credit:2
他学部 Other Faculty:可 YES
教室 Room: 理学部1号館東棟 279講義室 Faculty of Science Bldg.1 (east) Room #279
講義使用言語 Language:日本語 Japanese
0590102
FSC-CC2A15S1
横断型 University-wide
Pythonプログラミング入門
Introduction to Python Programming
萩谷 昌己
Masami Hagiya
通年
Full Year (from Apr.)
集中
Intensive 

データサイエンスや計算科学等に必要なプログラミングの基礎を、Python言語を通して修得する。データ構造、制御構造、オブジェクト指向等、プログラミング言語の基礎概念について学ぶとともに、計算量等のアルゴリズムの基本原理について理解する。最終的に、計算の手続きを自分である程度自由にPythonのプログラムとして表現できるようになることを目指す。 【履修歓迎】特に予備知識は仮定しませんので、理系文系を問わず、多くの学生の履修をお待ちしています。

単位 Credit:1
他学部 Other Faculty:可 YES
教室 Room: 理学部1号館東棟 287講義室、理学部1号館東棟 285講義室 Faculty of Science Bldg.1 (east) Room #287,Faculty of Science Bldg.1 (east) Room #285
講義使用言語 Language:日本語 Japanese
0590103
FSC-CC3A16L1
横断型 University-wide
データマイニング入門
Introduction to Data Mining
森 純一郎
A1A2 水曜5限
Wed 5th
データマイング入門 (Introduction to Data Science)

ビックデータ分析技術は情報処理技術を学ぶ上で重要となっている。本講義では、データ分析・データマイニングの基礎について学ぶとともに演習を通して実際にデータを分析するプロセスを学ぶ。特に、前期課程の「データマイニング入門」講義のさらに発展的な内容を学習することで、後期課程や大学院におけるデータサイエンス、人工知能、機械学習、自然言語処理などの関連講義の基礎となる知識を習得することを目標とする。

単位 Credit:2
他学部 Other Faculty:可 YES
教室 Room: 理学部1号館東棟 285講義室 Faculty of Science Bldg.1 (east) Room #285
講義使用言語 Language:日本語 Japanese
0590104
FSC-CC3A17L1
横断型 University-wide
コンピュータシステム概論
Overview of Computer Systems
小林 克志
Kobayashi Katsushi
S1S2 水曜5限
Wed 5th

コンピュータシステムを利用した情報サービスの知識はあらゆる分野で求められている。 本講義では、情報サービスの提供に必要な知識・スキルに加えてそれらの獲得方法を学ぶ。 具体的には、Web サービスの提供を想定し、その実現に必要な知識・技術を解説する。 併せて、具体的なサービス構築を通じ知識・技術の活用に加え、それらの獲得方法を実践的に体得する。 課題発表の時間に学生が設計・構築したサービスのデモをおこない、学生同士で評価する。

単位 Credit:2
他学部 Other Faculty:可 YES
教室 Room: 理学部1号館東棟 287講義室 Faculty of Science Bldg.1 (east) Room #287
講義使用言語 Language:日本語 Japanese
08C311538
FAS-CA4T18L1
横断型 University-wide
特殊講義「社会科学のための統計分析」
Lectures on Special Topics (Statistical Analysis for Social Science)
丸山 祐造
MARUYAMA Yuzo
S1S2 木曜2限
Thu 2nd
数理統計学と回帰分析

社会科学のための統計分析に必要な統計学の数理的基礎を学ぶ.また後半では線形代数を復習し,重回帰分析と主成分分析を学ぶ.

単位 Credit:2
他学部 Other Faculty:可 YES
教室 Room: 駒場12号館 1221教室 Komaba Bldg.12 Room 1221
講義使用言語 Language:日本語 Japanese
FEN-CO2145L1
FEN-CO2145L1
横断型 University-wide
数理手法V(Aクラス)
Mathematical Method V
藤原 毅夫
FUJIWARA Takeo
A1A2 火曜5限
Tue 5th

理工学のための現代数学入門:理工系の専門分野の学習では、しばしば現代数学の言葉や概念が顔を出す。そのときに困らないためには、新しい概念の在処を知っているだけでも大変役に立つ。本講義では、今後現れるかもしれない現代数学の諸相を、数学非専門の立場から説き起こす。以下のすべて、または一部について講義する。

単位 Credit:2
他学部 Other Faculty:可 YES
教室 Room: 駒場7号館 761教室 Komaba Bldg.7 Room 761
講義使用言語 Language:日本語 Japanese
FEN-CO3143L1
FEN-CO3143L1
横断型 University-wide
数理手法III
Mathematical Method III
寒野 善博
Yoshihiro Kanno
A1A2 水曜3限
Wed 3rd

最適化とその応用について講述する.最適化(数理計画)とは,意思決定のための数理手法の一つである.最適化では,与えられた条件を満たす解のうちである関数を最小(または最大)にするものを求める.工学における多くの問題が,このような最適化問題として定式化できる.この講義では,最適化におけるいくつかの基本的な問題を取り上げ,それらがもつ性質と解法を説明するとともに,それらの応用を紹介する.

単位 Credit:2
他学部 Other Faculty:可 YES
教室 Room: 工学部新2号館 工212号講義室
講義使用言語 Language:日本語 Japanese
FEN-CO3144L1
FEN-CO3144L1
横断型 University-wide
数理手法IV
Mathematical Method IV
楠岡 成雄
S1S2 水曜5限
Wed 5th

時間とともに変化する不確実な現象を記述し理解するには、確率過程論が重要な道具として用いられる。この講義では離散時間の確率過程に関しての講義を行う。 この講義では、数学的に厳密な議論は行わず、確率過程論(特にマルチンゲール)のアイデアを中心として直観を重視した講義を行う。特に前半では確率空間が有限集合である場合を取り扱う。測度論、積分論の知識は前提としない。

単位 Credit:2
他学部 Other Faculty:可 YES
教室 Room: 工6号館 工63号講義室
講義使用言語 Language:日本語 Japanese

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