Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
ExploratoryとRによる全学データサイエンス教育
Search
Ikuya Murasato
March 18, 2022
Education
0
660
ExploratoryとRによる全学データサイエンス教育
2022/03/25(金)に開催した「学校からはじまるデータサイエンスの民主化」セミナーの中央大学様のご登壇資料です。
Ikuya Murasato
March 18, 2022
Tweet
Share
More Decks by Ikuya Murasato
See All by Ikuya Murasato
トピックモデル分析を活用した問合せ業務の効率化
ikuyam
1
270
回帰分析の活用による新商品の販売力予測
ikuyam
1
180
生存分析モデルを利用したLineのブロック要因分析
ikuyam
0
120
自動車トラブルと気象条件などの探索的データ分析
ikuyam
0
110
データサイエンス「も」使えるチェンジメーカー輩出への挑戦
ikuyam
0
450
エンゲージメント向上のための人事制度改革 - 管理部門におけるExploratoryの活用
ikuyam
0
2k
「学ぶ」分析技術から「使う」分析技術へ - Exploratoryによるドリル演習
ikuyam
0
480
データサイエンス入門教育の現場から - 46歳新任教員2年間の苦闘
ikuyam
0
590
弱小データアナリストが成果を出せるまで
ikuyam
0
150
Other Decks in Education
See All in Education
LotusScript でエージェント情報を出力してみた
harunakano
0
110
HCI and Interaction Design - Lecture 2 - Human-Computer Interaction (1023841ANR)
signer
PRO
0
1.5k
Measuring your measuring
jonoalderson
0
290
The knowledge panel is your new homepage
bradwetherall
0
230
都市の形成要因と 「都市の余白」のあり方
sakamon
0
120
HCI Research Methods - Lecture 7 - Human-Computer Interaction (1023841ANR)
signer
PRO
0
1.3k
中央教育審議会 教育課程企画特別部会 情報・技術ワーキンググループに向けた提言 ー次期学習指導要領での情報活用能力の抜本的向上に向けてー
codeforeveryone
0
490
あなたの言葉に力を与える、演繹的なアプローチ
logica0419
1
260
国際卓越研究大学計画|Science Tokyo(東京科学大学)
sciencetokyo
PRO
0
44k
外国籍エンジニアの挑戦・新卒半年後、気づきと成長の物語
hypebeans
0
700
Evaluation Methods - Lecture 6 - Human-Computer Interaction (1023841ANR)
signer
PRO
0
1.2k
滑空スポーツ講習会2025(実技講習)EMFT学科講習資料/JSA EMFT 2025
jsaseminar
0
160
Featured
See All Featured
ReactJS: Keep Simple. Everything can be a component!
pedronauck
666
130k
Tell your own story through comics
letsgokoyo
1
780
The Anti-SEO Checklist Checklist. Pubcon Cyber Week
ryanjones
0
39
コードの90%をAIが書く世界で何が待っているのか / What awaits us in a world where 90% of the code is written by AI
rkaga
58
41k
Primal Persuasion: How to Engage the Brain for Learning That Lasts
tmiket
0
200
<Decoding/> the Language of Devs - We Love SEO 2024
nikkihalliwell
1
110
The Organizational Zoo: Understanding Human Behavior Agility Through Metaphoric Constructive Conversations (based on the works of Arthur Shelley, Ph.D)
kimpetersen
PRO
0
210
Jamie Indigo - Trashchat’s Guide to Black Boxes: Technical SEO Tactics for LLMs
techseoconnect
PRO
0
39
From Legacy to Launchpad: Building Startup-Ready Communities
dugsong
0
120
How Fast Is Fast Enough? [PerfNow 2025]
tammyeverts
3
420
Context Engineering - Making Every Token Count
addyosmani
9
600
Evolution of real-time – Irina Nazarova, EuRuKo, 2024
irinanazarova
9
1.1k
Transcript
தԝେֶཧֶ෦ֶՊ।ڭतɹञંจ &YQMPSBUPSZͱ3ʹΑΔ શֶσʔλαΠΤϯεڭҭ ֶߍ͔Β͡·ΔσʔλαΠΤϯεͷຽओԽ
ࣗݾհ ञંจ͔͓͞Γ;Έ͚ͨ தԝେֶཧֶ෦ֶՊ।ڭत ത࢜ʢཧֶʣ ઐɿ౷ܭՊֶ εϙʔπ౷ܭֶ σʔλαΠΤϯεڭҭ ࢁཅ৽ฉଞ ʙ
ຊܦࡁ৽ฉ࿈ࡌ /),ʮΫϩʔζΞοϓݱ ʯ
தԝେֶ ๏ֶ෦ ܦࡁֶ෦ ֶ෦ จֶ෦ ૯߹ࡦֶ෦ ࠃࡍܦӦֶ෦ ʙ ଟຎΩϟϯύε ࢢϲ୩ాொΩϟϯύε
ࠃࡍใֶ෦ ޙָԂΩϟϯύε ཧֶ෦ ʙ Ϗδωεσʔλ αΠΤϯεֶՊ ʢʙʣ ʴݚڀՊɹʴઐ৬େֶӃ ֶ෦ֶՊಠࣗͷ"*ɾσʔλαΠΤϯεڭҭ "*ɾσʔλαΠΤϯεશֶϓϩάϥϜʢʙʣ
தԝେֶ"*ɾσʔλαΠΤϯεશֶϓϩάϥϜ IUUQTXXXDIVPVBDKQDPOOFDUGVUVSFBJ@EBUBTDJFODF ສਓ ສਓ ཧɾσʔλαΠΤϯεɾ"* ڭҭϓϩάϥϜೝఆ੍ݕ౼ձٞ "*ɾσʔλαΠΤϯε શֶϓϩάϥϜͱͯ͠৽ઃ શֶੜʹཤमͯ͠΄͍͠ ϦςϥγʔՊ
σʔλαΠΤϯςΟετ ʹΑΔಈػ͚Պ εΩϧΛʹ͚ͭΔ ֶ෦ΛΘͳ͍ؒͷ1#-θϛ
ՊͷҐஔ͚ "*ɾσʔλαΠΤϯεπʔϧ ʢ༰ʣ &YDFM ʢճʣ "*ମݧ ʢճʣ 3VCZ ʢճʣ 3VCZPO3BJMT
ʢճʣ &YQMPSBUPSZ ʢճʣ 3 ʢճʣ * ** *** *7 1ZUIPO ʢճʣ 42-JUF ʢճʣ ࣗͷઐͰσʔλαΠΤϯεΛ׆༻Ͱ͖ΔͨΊͷ εΩϧʢπʔϧʣͱɼجૅతͳߟ͑ํΛֶͿ
ԿΛֶͿͷ͔ ϓϩάϥϜ1SPHSBN Πϯϙʔτ ཧ JNQPSU 5JEZ ม 5SBOTGPSN ՄࢹԽ Ϟσϧ
ίϛϡχέʔγϣϯ 7JTVBMJTF .PEFM $PNNVOJDBUF ʰ3GPS%BUB4DJFODFʢ3Ͱ͡ΊΔσʔλαΠΤϯεʣʱΑΓ ཧղ6OEFSTUBOE तۀ༰͜ͷྲྀΕΛͯ͢Χόʔ ʢͱ͘ʹߏԽσʔλʹؔͯ͠ʣ σʔλαΠΤϯεϓϩδΣΫτʹඞཁͳ࡞ۀͱπʔϧͷϞσϧ
"*ɾσʔλαΠΤϯεπʔϧ*** &91-03"503: 3 લ ޙ 1 2 3 4 5
6 7 1 2 3 4 5 6 7 "*ͱ#* σʔλαΠΤϯεͱπʔϧ σʔλͷಡΈࠐΈͱαϚϦʔ άϥϑදʹΑΔՄࢹԽͱੳ σʔλϥϯάϦϯά σʔλɾΞφϦςΟΫεʙ౷ܭֶͱػցֶश μ ογϡϘʔυϊʔτʹΑΔϨϙʔς Οϯά &YQMPSBUPSZͷ͞ΒͳΔ׆༻ 3ͱ34UVEJP σʔλͷಡΈࠐΈͱૢ࡞ άϥϑ࡞ͱΧελϚΠζ σʔλϥϯάϦϯάͷৄࡉ 3ͰͷσʔλɾΞφϦςΟΫε 3.BSLEPXOʹΑΔϨϙʔςΟϯά 4IJOZͰΣϒΞϓϦߏங "*ͱ#*ɹσʔλαΠΤϯεͱ"*ɹσʔλαΠΤϯεͱ༷ʑͳπʔϧ &YQMPSBUPSZͱ3ɹ&YQMPSBUPSZͷΠϯετʔϧɹػೳମݧ ߏԽσʔλͱඇߏԽσʔλɹϑΝΠϧ͔ΒͷσʔλಡΈࠐΈ ౷ܭֶͰͷσʔλɹมλΠϓɹαϚϦɹιʔτɹϋΠϥΠτ σʔλੳͷΞϓϩʔνͱαΠΫϧɹՄࢹԽతʹԠͨ͡άϥϑදݱ ֤άϥϑͷ֓ཁɹΫϩεूܭͱϐϘοτςʔϒϧ σʔλՃɾΫϨϯδϯάͷॏཁੑɹ৽نมͷ࡞ ผूܭͱϑΟϧλɹϩϯάܕͱϫΠυܕɹϐϯͱϒϥϯνɹϚʔδ σʔλੳͱ౷ܭֶɼػցֶशɹઢܗճؼϞσϧʹΑΔ༧ଌ Lฏۉ๏ʹΑΔΫϥελϦϯάɹଞͷੳ๏ μογϡϘʔυͱͦͷҙٛɹμογϡϘʔυͷ࡞ɹಈతίϯςϯπɹ ϊʔτɾεϥΠυͷ࡞ɹ.BSLEPXOه๏ͱࣜɹڞ༗ εΫϨΠϐϯάɹ5XJUUFSͱͷ࿈ಈɾςΩετσʔλͷੳ ίϩϓϨεਤɹॅॴσʔλͷѻ͍ɹલϨϙʔτ 3ͱ34UVEJPͷ֓ཁɹ&YQMPSBUPSZʴ3ΛֶͿҙຯɹΠϯετʔϧ ࢛ଇԋࢉɾؔɹೖɹϕΫτϧɹߦྻɹεΫϦϓτͷอଘ ϓϩδΣΫτͷઃఆɹSFBEDTWͱEBUBGSBNFɹσʔλϋϯυϦϯά ύοέʔδɹSFBE@DTWͱUJCCMFɹYMTYͷಡΈࠐΈɹύΠϓ جຊػೳʹΑΔάϥϑ࡞ɹHHQMPUʹΑΔάϥϑ࡞ʙRQMPU HHQMPUʹΑΔάϥϑ࡞ʙHHQMPUɹQMPUMZʹΑΔಈతͳάϥϑ GJMUFSɹBSSBOHFɹSFOBNFɹTFMFDUɹSFMPDBUFɹNVUBUFɹUSBOTNVUF TVNNBSJTFɹHSPVQ@CZɹQJWPU@XJEFSɹσʔλλΠϓɹϚʔδ 3ͰͷॏճؼੳɹϩδεςΟοΫճؼੳͱࣝผ DBSFUύοέʔδɹL//ɹϥϯμϜϑΥϨετɹޯϒʔεςΟϯά 3/PUFCPPLʹΑΔϊʔτ࡞ɹ3.BSLEPXOʹΑΔυΩϡϝϯτ࡞ εϥΠυͷ࡞ɹൃలత ਪનγεςϜͱڠௐϑΟϧλϦϯάɹ 4IJOZ"QQʹΑΔڠௐϑΟϧλϦϯάͷ࣮ɹޙϨϙʔτ
&YQMPSBUPSZͷ͍͍ͱ͜Ζɼ3ͷ͍͍ͱ͜Ζ &91-03"503: 3 ✔︎ ʮίʔυॻ͖ʯʹଊΘΕΔ͜ͱͳ͘ɼ ɹσʔλαΠΤϯεͷߟ͑ํϓϩηεͷ ɹཧղʹྗՄೳ ✔︎
ߴͳੳɼσʔλมΛ͏νϟʔτ ɹ؆୯ʹ࣮ߦՄೳ ✔︎ ʮ3UJEZWFSTFͷ࠷େͷརʯͰ͋Δ ɹύΠϓॲཧʹΑΔσʔλϋϯυϦϯάΛ ɹʮεςοϓʯͱͯ͠Θ͔Γ͘͢ѻ͑Δ ✔︎ ੳ͚ͩͰͳ͘ɼσʔλϥϯάϦϯάɼ ɹϨϙʔςΟϯάͳͲɼσʔλαΠΤϯεʹ ɹඞཁͳػೳશൠ͕ॆ࣮ ✔︎ 3ͱͷ࿈ܞ͕ൈ܈ ✔︎ UJEZWFSTFNBHSJUUSʹΑΓɼ ɹײతͳίʔσΟϯά͕Մೳ ✔︎ &YQMPSBUPSZͰֶΜͩߟ͑ํखॱΛ ɹίʔυʹͤΑ͍ɽͭ·Γɼࠓ ɹίʔυͷཧղʹྗͰ͖Δ ✔︎ &YQMPSBUPSZͰͰ͖ͳ͍͜ͱΛ3Ͱ ɹߦͳͬͨΓɼ&YQMPSBUPSZͰߦͳͬͯ ɹ͍ͨ͜ͱͷதΛਂ͘ཧղͰ͖Δ
तۀελΠϧ શΦϯσϚϯυतۀʢ࣮शࣗͷ1$Ͱʣ ཤमਓ੍ݶ͋Γʢ໊ఔʣ ࣭-.4্Ͱ ༻͍Δͷͯ͢ϦΞϧσʔλ
ΦϯσϚϯυͷतۀܗࣜ तۀ༻ΣϒαΠτ
ࣗ࡞ͷ༻ςΩετ
લϨϙʔτͷҰྫ IUUQTHJUIVCDPNDISJTNFMMFS4UBSCVDLT-PDBUJPOTͰެ։͞Ε͍ͯ ΔશੈքͷελʔόοΫεళฮʹؔ͢Δσʔλ͔ΒҎԼʹ͍ͭͯੳ͠ &YQMPSBUPSZͷϊʔτͱͯ͠·ͱΊ͍ͯͩ͘͞ɽ σʔλʹ4UBSCVDLTҎ֎ͷϒϥϯυؚ·Ε͍ͯ·͢ɽϒϥϯυ ͝ͱͷׂ߹ʹ͍ͭͯදάϥϑΛ༻͍ͯઆ໌͍ͯͩ͘͠͞ɽ 4UBSCVDLTͱ͍͏ϒϥϯυͷΈʹσʔλΛݶఆ͠ɼࠃ͝ͱͷళฮ ͷ߹ܭΛٻΊ·͠ΐ͏ɽ
ࠃࡍ࿈߹ͷΣϒαΠτ͔Β֤ࠃͷਓޱσʔλΛμϯϩʔυ͠ɼ &YQMPSBUPSZͰ։͖ɼʮࠃ໊ʯΛʮ*40ʯʢจࣈͷུশʣʹ͠· ͠ΐ͏ɽͦͯ͠ɼ ͷσʔλϑϨʔϜͱ݁߹͠·͠ΐ͏ɽ ਓޱສਓ͋ͨΓͷళฮΛܭࢉ͠ɼͦͷʹΑ֤ͬͯࠃΛృΓ ͚ͨίϩϓϨεਤΛ࡞͠ɼߟ͠·͠ΐ͏ɽ ಠࣗͷ؍Ͱ͞ΒʹੳΛߦͳ͍ɼߟ͠·͠ΐ͏ɽ
ޙϨϙʔτͷҰྫ ʑͷ࠷ߴؾԹɾӍྔͳͲ͔ΒిྗधཁΛػցֶशʹΑΓ༧ଌ͢ΔϞσ ϧΛ࡞͠·͠ΐ͏ɽ݁Ռ3.BSLEPXOΛͬͯ)5.-ͷϨϙʔτ ͱͯ͠·ͱΊ͍ͯͩ͘͞ɽ ౦ژిྗͷެ։͢Δաڈͷిྗ༻࣮ͷϖʔδʢ63-ུʣ͔Βɼ ʙͷσʔλΛμϯϩʔυ͠ಡΈࠐΈɼͭͷϑΝΠϧ ΛॎʹϚʔδ͠ɼมʮ%"5&ʯΛܕʹมߋ͠·͠ΐ͏ɽ ࣌ؒ͝ͱͷిྗ༻ྔ͔Βͷిྗ༻ྔΛٻΊ·͠ΐ͏ɽͦ͠
ͯຖͷมԽΛάϥϑʹͯ͠ߟ͠·͠ΐ͏ɽ ؾி͕ެ։͍ͯ͠Δ౦ژͷؾσʔλΛμϯϩʔυ͠ɼ ͷσ ʔλͱ݁߹͠·͠ΐ͏ɽ ʙΛ܇࿅σʔλɼΛςετσʔλͱͯ͠ɼ ͷؾ͔ΒిྗधཁΛ༧ଌ͢Δਫ਼ͷߴ͍Ϟσϧʢ˞YHCPPTUΛ ఆʣΛ࡞͠ɼߟ͠·͠ΐ͏ʢ˞3.4&ͰධՁʣɽ ʙΛ܇࿅σʔλɼΛςετσʔλͱͯ͠ಉ༷ʹ ੳΛߦͳ͍ɼߟ͠·͠ΐ͏ɽ৽ܕίϩφΠϧεͷӨڹͰ׆ಈ༷ ͕ࣜେ͖͘ҟͳͬͨͷ༧ଌ͏·͘Ͱ͖͍ͯΔͰ͠ΐ͏͔ɽ
ֶੜ͔ΒͷԠ ͱָͯ͘͠ɺओମతʹऔΓΉ͜ͱ͕Ͱ͖·ͨ͠ɻࠓ·Ͱษڧͨ͜͠ͱͷͳ͍Ͱ͋Γཤम ͢Δ͔໎͍·͕ͨ͠ɺཤम͢Δ͜ͱ͕Ͱ͖ͯΑ͔ͬͨͰ͢ɻઌੜํͷෛ୲͕େ͖͍ͷॏʑঝ Ͱ͋Γ·͕͢ɺଞͷतۀͰ͜ͷΑ͏ͳελΠϧͰओମతʹऔΓΊΔΑ͏ʹͳΕɺΑΓत ۀͰڭΘͬͨ͜ͱ͕ʹͭͩ͘Ζ͏ͳͱײ͍ͯ͡·͢ɻ ຖिָ͘͠डߨ͢Δ͜ͱ͕Ͱ͖ͨतۀɺ͜Ε͕ॳΊͯͰͨ͠ɻ·ͨɺࠓޙ׆͔ͤΔ͜ͱ͔ ΓͰɺͱͯҝʹͳΔतۀͩͱײ͡·ͨ͠ɻ͜ͷतۀΛ௨ͯ͠ɺʮσʔλੳʯͱ͍͏ʹΑ ΓڵຯΛ๊͍ͨͨΊɺʮ౷ܭֶʯʮઢܗʯΛֶΜͰ͍͖͍ͨͱࢥ͍·͢ɻຊʹؒ͋Γ ͕ͱ͏͍͟͝·ͨ͠ɻ͜ͷतۀΛ͔࣌Βडߨ͔ͨͬͨ͠Ͱ͢ɻ ࠓ·ͰσʔλαΠΤϯεͱແԑͷ๏ֶ෦ੜͰ͕ͨ͠ɺब৬׆ಈதʹ*5اۀʹڵຯΛ࣋ͬͨ͜ͱ
Λ͖͔͚ͬʹຊߨٛΛडߨ͠·ͨ͠ɻະܦݧ͔ΒσʔλੳͷΓํπʔϧͷ͍ํ·ͰֶͿ ͜ͱ͕Ͱ͖ͯͱͯΑ͔ͬͨͰ͢ɻFYQMPSBUPSZ34UVEJPͩΜͩΜૢ࡞͕ෳࡶʹͳΓɺཧղ͠ ͳ͕Β͍͍ͭͯ͘ͷࠎ͕ંΕ·͕ͨ͠ɺͳΜͱ͔࠷ޙ·Ͱऴ͑Δ͜ͱ͕Ͱ͖·ͨ͠ɻΦϯσϚ ϯυ͔ͩΒͦࣗ͜ͷϖʔεͰࢹௌ͢Δ͜ͱ͕Ͱ͖ͨͷݸਓతʹศརͰͨ͠ɻ ๏ֶ෦ੜ ֶ෦ੜ จܥֶ෦ʹॴଐ͍ͯ͠·͕͢ɺใֶܥʹڵຯ͕͋ͬͨͷͰɺ͜ͷ༷ͳतۀΛཤमͰ͖ͯຊʹ ྑ͔ͬͨͰ͢ɻॊΒ͔͍งғؾͰͭඇৗʹΘ͔Γ͍͢આ໌Ͱͨ͠ͷͰɺετϨεͳ͘डߨͰ ͖·ͨ͠ɻࠓޙจܥֶ෦ੜͰཧܥɾใֶֶ͕ΔػձΛ࡞ͬͯͩ͘͞Εݸਓతʹ ͍Ͱ͢ɻ͋Γ͕ͱ͏͍͟͝·ͨ͠ɻ ૯߹ࡦֶ෦ੜ ֶ෦ੜ
࣮ࡍʹɾɾɾ ΦϯσϚϯυͰࣗͷϖʔεͰͬ͘͡Γֶɼ Δؾͷ͋ΔֶੜͲΜͲΜ৳ͼ͍ͯ͘ ٯʹཷΊͯ͠·ͬͨΓɼམ͢Δֶੜ͕ଟ͘ͳΔ ɹˠαϙʔτ͕ෆՄܽʂ ɹɹ݅΄Ͳͷ-.4ͰͷΓͱΓΛ͠·ͨ͠ ѻ͍ͬͯΔ༰ܾͯ͠қ͘͠ͳ͍ͷͰɼ ඪͳ͘ཤम͍ͯ͠Δֶੜʹ͍ۤ͠
!
ࠓޙͷ՝ ✔︎ ཤमऀͷεέʔϧΞοϓ ˠϨϙʔτܗࣜͰ͘͠ɼධՁج४ཁݕ౼ ✔︎ ༰ͷ͞ΒͳΔվળ ✔︎ ߴߍʮใ*ʯඞमԽੈʹ͚ͯ ✔︎
ੈքͷਐԽʹ߹Θͤͯ ࣭;PPNͷ2"·ͰͲ͏ͧʂ