健康ビッグデータ解析学(99P4406)


授業名健康ビッグデータ解析学(99P4406)授業名（英）Health big data analysis.
教員名緒方　浩二
開講年度学期2025年度 前期
曜日時限月曜1限
開講学科薬学部薬学科

単位2.0学年4年
区分専門科目
講義・演習		課程必修

概要この科目は、今世の中で求められているデータサイエンティストに必要な基本的な項目に関して学習し、データ解析に関する理解を深める。特に、ビッグデータを解析する際に用いられている多変量解析とAIの基礎である深層学習に関して、それらのアルゴリズムの説明を行い、更に、それらの技術がどのようなデータに対して有効に働くのか等の説明を行う。
講義の進め方は、前半部分に回帰分析やクラスタ解析などの多変量解析の項目に関して説明を行い、後半部分で深層学習の基礎的な部分について説明を行う。最後の3回の講義は、工学部・数理情報科学科の3名の先生（熊澤先生、雨宮先生、福井先生）に実データを用いた解析などに関して説明をしていただく。
達成目標(1)　データ解析における基礎学力を身に着ける。
(2)　多変量解析の手法が理解できる。
(3)　深層学習の基本的なアルゴリズムが理解できる。
(4)　データ解析の流れが理解できる。
学習教育目標
成績評価方法３分の２以上の講義に出席した学生に対して、期末試験（100満点）により評価する。

S: 90～100点　A: 80～89点　B: 70～79点　C: 60～69点　D: 59点以下 不合格

再試験：有
再試験の範囲は期末試験と同様で100点満点で出題する。
教科書なし
参考書遂次紹介していく。
履修上の注意「科目間の繋がりはカリキュラムツリーを参照すること。　

授業計画

注意