2022年度 データマイニング (4099)

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科目区分	専門科目	教職科目	情報
単位数	1	選択・必修・自由	選択
授業形態	講義	主な使用言語	英語
開講時期	Ⅲ	履修登録システム	使用する
履修登録期間	2022/10/07～2022/10/28	履修取消期限	2022/11/14

教育プログラム別の履修区分

プログラム名	IS	BS	MS	DS	DGI
履修区分	○	△	△	□	○
コア科目	－	－	－	C	－
履修方法	・修士論文研究又は特別課題研究を履修する場合は、序論科目、基盤科目及び専門科目から１４単位以上履修すること。 ・課題研究を履修する場合は、序論科目、基盤科目及び専門科目から１６単位以上履修すること。

授業科目概要

担当責任教員	金谷　重彦
担当教員	金谷重彦、MD.Altaf-Ul-Amin、小野直亮、黄銘
教育目的／学修到達目標	【教育目的】 Making students familiar with the theories of the data mining algorithms and introducing them to the relevant R based tools for practical use 【学修到達目標】 1) ________について説明、記述できる。 2) ________について整理、議論ができる。 3) ________について俯瞰、表現できる。 4) ________について操作できる。
授業概要／指導方針	【授業概要／指導方針】 Power point presentation describing theories and short tutorial after each class to make students familiar with relevant Data Mining tools.　Power point presentation describing theories and short tutorial after each class to make students familiar with relevant Data Mining tools. 【授業時間外学修（予習・復習等）の目安】 各回毎に授業内で与えられたAssignmentの予習2時間 各回毎に復習2時間程度

クラス情報

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授業計画

回数	日付 [時間]	担当教員	テーマ	内容
1	11/7 [1]	MD.Altaf-Ul-Amin	Introduction to Data Mining	Brief history, Mean, Median, Standard Deviation, Variance, Correlation, Dot product, Eigenvalue and Eigenvector, Concept of supervised and unsupervised learning
2	11/14 [1]	MD.Altaf-Ul-Amin	Dimension reduction and Regression	Principle Component Analysis (PCA), Simple regression, PLS regression, Logistic Rrgression, PLS-DA
3	11/21 [1]	MD.Altaf-Ul-Amin	Simple Clustering and Classification Algorithms	K-nearest neighbor (KNN) classifier, K-mean clustering, Expectation Maximization (EM) clustering, Hierarchical clustering
4	12/5 [1]	MD.Altaf-Ul-Amin	Probability and Tree based Classification	Naïve Bayes Classifier, Classification/Decision Trees, Random Forest
5	12/12 [1]	MD.Altaf-Ul-Amin	Supervised Classification Methods	Support Vector Machines (SVM), Neural Networks (NN)
6	12/19 [1]	MD.Altaf-Ul-Amin	Simple Statistics for Data Mining	Data Normalization, Conversion of Multivariate data into networks, Concept of p-value based on normal and standard normal distribution, Hypergeometric p-value, Chi-square test, Fisher’s Exact test, T-test, ROC analysis
7	12/26 [1]	MD.Altaf-Ul-Amin	Case Studies of Data Mining Projects	Data-intensive science of Jamu medicines, Analysis of structural similarity based networks of metabolites
8	1/11 [1]	MD.Altaf-Ul-Amin	Review and Examination	Short review of the topics discussed in previous lectures, Exammination for evaluation

授業日程

回数	日付	時間	講義室	備考
1	11/7	1	エーアイ大講義室[L1]（IS）
2	11/14	1	エーアイ大講義室[L1]（IS）
3	11/21	1	エーアイ大講義室[L1]（IS）
4	12/5	1	エーアイ大講義室[L1]（IS）
5	12/12	1	エーアイ大講義室[L1]（IS）
6	12/19	1	エーアイ大講義室[L1]（IS）
7	12/26	1	エーアイ大講義室[L1]（IS）
8	1/11	1	エーアイ大講義室[L1]（IS）

テキスト・参考書

テキスト	No official/selected text book but students can read related books of their choice for better understanding
参考書	Basic knowledge of mathematics and statistices

その他

履修条件	Basic knowledge of mathematics and statistices
オフィスアワー	Almost always welcome for discussion---better make an appointment over e-mail (amin-m@is.naist.jp) before coming
成績評価の方法と基準	・Evaluated as S, A, B, C, or D ・Evaluated by avtive participants(25%),assignments(25%) and examination(50%)
関連科目	特になし
関連学位	工学
注意事項	モバイルパソコンを使用する。（1-8回） ※Windows PCは、約2～3ギガバイトのRAM（メモリ）を備えていることが望ましい。

授業関連URL

内容
Homeworks

配布資料

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