2025年度

前期

DXデータ活用特論

講義

Practical Data Analysis and Utilization for Digital Exchange

Z0400016 DXデータ活用特論 [ハイ]【教室：DX実践ラボ B-0753】

三木 良雄

2.0単位

月曜2限

新宿　遠隔

B-0753DX実践ラボ、.

A 専攻する研究領域における高度な専門知識を身につけたもの 50%
B 科学技術を運用する能力を身につけたもの　50%
C 主体的に研究に取り組み、社会や職業についての知識や技術者や研究者として必要な倫理観を身につけたもの　0%
D 特定の専門領域における創成能力を身につけたもの　0%

この授業では実世界で発生する課題を実世界で発生するデータを分析することで解決する力を身に着ける．具体的には統計学，人工知能の手法では不足する実世界のモデル作成の基本を学ぶ．

学部で統計学，機械学習等を習得していることが望ましい．また，前期に開講している”データ分析応用特論”も受講することを勧める．また，この授業では実企業の実データを用いるため，守秘義務契約を個別に締結してもらう

PBL（課題解決型学習）／ディスカッション・ディベート／グループワーク／プレゼンテーション／実習・フィールドワーク／e-ラーニング等ICTを活用した自主学習支援

1.ガイダンス
2.統計モデル，機械学習の限界と実世界のモデリング
3.データ分析の目的と課題設定
4.小売業の課題と売上データの分析
5.機械学習，時系列データ分析と問題解決の可能性
6.消費者行動のモデリング
7.公共交通の課題と利用客データの分析
8.GISなどモデリングに必要なデータ収集
9.人の移動と交通の在り方
10.製造業の課題とセンサーデータの分析
11.センシングデータと分析精度
12.物理現象のモデリングと不良品判定
13.個人情報保護，知財戦略
14.発明と可視化
15.振り返り（最終レポート説明や発表会）

授業内で提出するレポートと最終レポート（発表会などとすることもある）を総合的に判断し，A+,A,B,C,D,Fのグレードで成績判定する．授業内レポートと最終レポートの比重は後者が重いが具体的な配分は受講者の不利を軽減するよう決定する．

大学の成績公開にて最終的な成績は公表される．また，普段のレポートに関しては受講者への情報共有として授業内で伝達する．

特に指定しない

授業内で適宜紹介する

授業の後，もしくはmikiyo@cc.kogakuin.ac.jpでアポイントメントをとってください

DX実践ラボのポリシーに従って，大学で学んだ知識が実際の問題にどのように適用可能かを講義します．是非受講してください

実務家担当科目

総合電機メーカにてデータサイエンスチームを立ち上げサービス事業を実践

情報学専攻