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データ・ドリブン社会の創発と戦略(応用)

お知らせ


科目名データ・ドリブン社会の創発と戦略(応用) [ シラバス ]


何らかの事業を起こすにしろ、会社に入るにしろここから先の時代においてデータドリブンな分析力、問題解決力、データ利活用に対する皮膚感覚的な理解は不可欠である。
本講座は分析的思考、データリテラシーの実戦的な基本素養(データドリブン基礎の内容を十分高く消化出来ていることを前提)はあるが、データ分析、データの利活用についてさして経験のあるわけではない人に対して、データの大切さと力、分析の楽しさを実感してもらうことを通じ、現代社会を生き抜くため最低限、基礎となるデータリテラシー、データで考える力を身につけてもらうことを目指す
本講座では自らデータ調整までおこない、機械学習の初歩に入る
★基礎編の履修者を対象に、基礎編で扱った内容を前提に行います(基礎編の内容はわからないという言い訳は一切ナシ。基礎編を聴講していただけの人は履修できません。)
★情報科学、ビッグデータ処理の専門家を育てる講座ではありません
自然言語処理
画像処理
機械学習
データ基盤構築
リアルタイム処理、など
■想定受講者
情報科学オタクというより、本当に世の中で分析、データ利活用で変化を起こしたい人たち。
この世界でデータや分析はどのように世の中に役に立っているのかを理解し、その基本的なスキルを身につけたいと思っている人たち
課題解決、意思決定と分析の関係について肌で感じ、学びたいと思っている人たち
これまで色々分析に取り組んでみたが、価値を生み出すポイントが良くわからない方々
■(参考)これまでの履修者の声(抜粋)
「春学期も是非聴講させていただこうと思っています。どうぞよろしくお願い致します。そして1年間ありがとうございました。最⾼の授業でした。
「安宅さんのgiverの姿勢で、僕は授業のコンテンツ以上にとても⼤きな⼈生のインパクトを受けました。⾃分たちが考えていることに対して、深い洞察でフィードバックを頂けたことは、学生生活この上ない幸せです。本当にありがとうございました。(略)僕だけに限らず、講義を受けて火がついた学⽣は多いはずです。
「安宅先生の様々な話からビジネスマンとしての⽣き様を学んだ。プロフェッショナルとしての⽣き方を体感でき、最高の時間を過ごすことができたと感じている。
「ICT産業から富が生まれるという確信を持てました。
「春学期に履修を開始してから、3年間の大学授業の中で間違いなく最も大変な授業でした。毎週毎週の課題は本当に大変で、夜中までかかることもしばしばでした。ただ、今になって思い返すと、自分で手を動かして苦労した経験が自分の血肉になって、身についたように思います。(略)この1年間、データドリブンの授業は自分にとってはなくてはならないものだったので、終わってしまうのは本当に悲しいです。
「1年間ありがとうございました!今回の授業の書籍化、映像化などを望んでいます!ぜひご検討ください。
「先学期の基礎編に続き、応用編もとても楽しかったです。5年後10年後に、わざわざ運転して遥々SFCまで行って講義してよかったなあ、と思ってもらえるように今後の人生頑張ります。
「データに対する心構えや扱いを教えてくださったことはもちろんですが、これからの人生をどう生きるか、さらには20代の若い間に何を成し遂げるかについて真剣に考える機会をくださったことこそがこの講座を受講してよかったなあ、と感じるところです。
「言葉で「ビッグデータ」「AI」と周りの人がよく使いますが、本当に奥深い分野だと改めて思いました。4年間sfcであらゆる授業を履修しましたが、データドリブンの授業は試行錯誤し、悩んだ分だけ多くのことを身につけられる授業だと思います。世の中の見方が変わりました。
「以前安宅さんが、この学期の学費はこの講座だけでペイします、と笑いながらおっしゃっていましたが、この学期どころじゃないと思います。sfcに入ってこの講座を受けていなければ、下手したら一生学べなかったかもしれないことにたくさん触れさせていただきました。(略)あの時に講義してよかったな、と思っていただけるように、世の中を面白い方向に変えていきたいです。
「1年を通してとても興味深いことばかりだったので、今後もデータを扱う分野に少しでも関わっていけるようなキャリアを築けるよう、勉学と就職活動に励んで参ります。 本当に有意義な時間を過ごすことができました。(略)毎回とても刺激的でした!後輩たちにも、履修することを強くお勧めしたいと思います。


担当者 安宅 和人
授業期間2019年秋学期 水曜日2時限
授業レベル 学部
参考文献 参考文献リスト


授業ビデオとマテリアル
受講したい回をクリックしてください。
第01回2019/09/25 概論
- 講義資料.pdf
本講義の立ち位置を説明


第02回2019/10/02 調査設計初級(定性 & 属性だし)
- 課題用データ(zip)
- 講義資料.pdf
調査設計のおさらい
属性だし入門


第03回2019/10/09 セグメンテーション& value proposition
- 講義用データ.xlsx
- 講義用ファイル.pdf(アンケート内容)
- 講義資料.pdf
value propositionとは


第04回2019/10/16 形態素解析と共起ネットワーク
- R演習環境 (URL)
- 講義資料.pdf
形態素解析入門


第05回2019/10/23 大量データ成型
データ整形入門

★JavaScript補講

第06回2019/10/30 大量データ可視化入門
大量データ可視化ライブラリ

★Python補講

第07回2019/11/06 Programming & Python 入門
文法
library の使い方

第08回2019/11/27 機械学習初歩(分類、予測など)
基礎概念、、、教師アリ、ナシ
Liblinear(線形ライブラリ)python

第09回2019/12/04 機械学習初歩2

第10回2019/12/11 深層学習入門1(クラスの延長として補講を実施します)
Python, Numpy/Scipy

第11回2019/12/18 深層学習入門2(クラスの延長として補講を実施します)
同上

第12回2019/12/25 深層学習入門3(クラスの延長として補講を実施します)
同上

第13回2020/01/08 深層学習入門4(クラスの延長として補講を実施します)
同上

第14回2020/01/15 セキュリティとプライバシー
ビッグデータとリテラシ


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