授業の概要・目的

この授業の目的は、大規模データ解析が社会にどのように貢献するかを学び、実際に大規模データ 解析を行う為の基礎的な技術を身につけることにある。はじめに、大規模データを統計処理する上 で基本となる数値解析・数値計算の基礎について講述する。必要となる数値線形代数の基礎的な内 容について学習した後、計算機で統計計算を行う上で重要となるアルゴリズムを解説する。特に、 連立一次方程式の解法であるガウスの消去法、最小2乗法において基礎となるQR分解と主成分分析 などで重要となる特異値分解について解説する。次に、統計計算の基礎について後述する。統計処 理がどのように利用されるか概説し、統計学の基礎的な概念である平均、分散等を解説する。その 後、回帰分析、主成分分析等の統計処理について取り上げる。さらに、それらの知識を踏まえて、 Excelと統計ソフトRを使って統計計算の実習を行う。Excelは、単にその機能を使いこなすのみに止 まらず、VBA(Visual Basic For Application)によるプログラミングを習得することも目指す。統計 ソフトRのR言語についても習熟する。さらに、より大規模なデータ解析を行うために、近年注目 されているクラウドコンピューティングについて講述する。最後に、可視化による大規模データの 理解を目指し、可視化の基本技術について学習する。

授業計画と内容

全14回の予定は、以下の通りである。

ガイダンス

・計算科学とは(1回)
計算科学(けいさんかがく、Computational Science)は、数学的モデルとその定量的評価法を構築し、 計算機を駆使して科学技術上の問題を解決する学問分野である。計算科学概論、計算科学の応用に ついて講述する。
計算科学とは
連立一次方程式
QR分解
固有値分解
レポート問題
絶対値の大きいほうから数個の固有値と 固有ベクトルを求める方法

・数値計算(4回)
計算科学の重要な手法である数値解析・数値計算の基礎について講述する。2分法やニュートン法 などの基本的な数値計算の内容について学習する。また、線形代数の基礎的な内容を学習した上で、 計算機で統計計算を行う上で重要となるアルゴリズムを 解説する。特に、連立一次方程式の解法であるガウスの消去法、最小二乗法において基礎となる QR分解と特異値分解について解説する。

・統計処理(5回)
統計処理について概説し、統計学の基礎的な概念である平均、分散等を解説する。 その後、回帰分析、主成分分析等のデータの統計処理について講述する。加えて、Excelと統計ソフ トRの実習を行う。Excelにおいては、VBA(Visual Basic For Application)によるプログラミングを 習得する。統計ソフトRのR言語についても実習を行う。
平均・分散・検定
回帰分析（最小二乗法）
主成分分析＋R
レポート課題
5-1.txt 5-2.txt
6-1.xlsx 6-1a.xlsx 6-1b.xlsx 6-1c.xlsx 6-1a.txt 6-1b.txt 6-1c.txt
9-1.csv
vis.xlsm

・大規模データ処理とクラウドコンピューティング(2回)
より大規模なデータ処理を行うために、近年注目されているクラウドコンピューティングについて 講述する。特に、Hadoop、MapReduce等の具体的な分散処理の手法について解説する。

・情報の可視化(2回)

履修要件

特になし

成績評価の方法・基準

全14回の途中に、線形代数の基礎知識と統計の基礎知識について、その知識を習得しているかを
確認するため、レポート課題を出題する。さらに、大規模データ解析を行うことができるレベルの
線形代数の知識と統計の知識を習得できているかについて、その習熟度をテストを通して判断し、
評価する。講義・実習への出席状況も評価の基準に加える。

教科書

資料が必要な場合には、授業中にプリント等を配布する

参考書等

授業中に紹介する

その他（授業外学習の指示・オフィスアワー等）

木村欣司:金曜・3限目13:00-14:30 kkimur[at]amp.i.kyoto-u.ac.jp 授業時間外で、質問がある場合には、あらかじめ、上記のアドレスにメールをすること。