大学生のためのデータサイエンス（Ⅲ）問題解決編

これまで、「大学生のためのデータサイエンス（Ⅰ）」では、データサイエンス全般について概観して、現代社会におけるデータサイエンス、データ分析の基礎、コンピュータを用いたデータ分析、そして、その応用事例について説明しました。また、（Ⅱ）では、技術的により進んだ内容として、機械学習の応用事例、分類問題および回帰問題を紹介し、さらに、近年、発展の著しいニューラルネットワークを取り上げました。

今回の（Ⅲ）では、これまで学んだ様々なデータサイエンスの分析手法を使って、実際の問題を解決することを目標に、必要な知識やスキルを具体的なデータとともに説明します。まず、PPDACサイクルを問題解決のための枠組みとして学びます。データ例として、1）自動車販売データ、2）地産地消データ、3）自由記述のテキストデータを扱い、どのような手順で分析が進められるかを示します。さらに、データサイエンスを推し進める上で重要となる問題設定のためのヒアリングや結果の伝え方にも言及します。