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授業情報/Class Information

科目一覧へ戻る 2022/12/02 現在

基本情報/Basic Information

開講科目名
/Course
医療データ解析学演習
時間割コード
/Course Code
M229000296
ナンバリングコード
/Numbering Code
開講所属
/Course Offered by
医学研究科/
曜日コマ
/Day, Period
開講区分
/Semester offered
通年
単位数
/Credits
2.0
学年
/Year
1,2,3,4
主担当教員
/Main Instructor
玉田 嘉紀/TAMADA YOSHINORI
科目区分
/Course Group
大学院(博士課程) 
教室
/Classroom
必修・選択
/Required/Elective
授業形式
/Class Format
メディア授業
/Media lecture

担当教員情報/Instructor Information

教員名
/Instructor
教員所属名
/Faculty/Department
玉田 嘉紀/TAMADA YOSHINORI 医学研究科/
難易度(レベル)
/Level
レベル5
対応するDP
/DP
DP2
授業としての具体的到達目標
/Concrete arrival target as the class
情報科学及び人工知能技術を用いて医療ビッグデータを解析するためのコンピュータ操作やプログラミングなどの基礎的な技術を身につけ、医学データ解析上の問題解決ができる能力を獲得する。
授業の概要
/Summary of the class
Windows PC または Mac を用いて機械学習で標準的に用いられている Linux を学習する環境を構築し、基本的な操作を習熟する。その次に Python プログラミング環境を Jupyter Lab などを使用し構築し、10 回に渡りプログラミング演習を行う。次に R の実行環境を用意し、Rを用いた解析演習を行う。次に Jupyter Lab 上で、Pandas 及び Scikit-learn を用いた機械学習の演習を行う。最後にそれまでの技術を駆使して実データを用いた医療データ解析の演習を行う。
授業の内容予定
/Contents plan of the class
第1回 Linux 演習(1)
第2回 Linux 演習(2)
第3回 Linux 演習(3)
第4回 Linux 演習(4)
第5回 Linux 演習(5)
第6回 Python プログラミング演習(1)
第7回 Python プログラミング演習(2)
第8回 Python プログラミング演習(3)
第9回 Python プログラミング演習(4)
第10回 Python プログラミング演習(5)
第11回 Python プログラミング演習(6)
第12回 Python プログラミング演習(7)
第13回 Python プログラミング演習(8)
第14回 Python プログラミング演習(9)
第15回 Python プログラミング演習(10)
第16回 R 統計解析演習(1)
第17回 R 統計解析演習(2)
第18回 R 統計解析演習(3)
第19回 R 統計解析演習(4)
第20回 R 統計解析演習(5)
第21回 機械学習演習 (1)
第22回 機械学習演習 (2)
第23回 機械学習演習 (3)
第24回 機械学習演習 (4)
第25回 機械学習演習 (5)
第26回 医療データ解析(1)
第27回 医療データ解析(2)
第28回 医療データ解析(3)
第29回 医療データ解析(4)
第30回 医療データ解析(5)
成績評価方法及び採点基準
/A scholastic evaluation method and marking standard
授業への参加度(60点)および口頭試問(40点)により評価する。
予習及び復習等の内容
/Contents such as preparations for lessons and the review
各回の講義項目に対し参考書などを用いて予習し、授業実施後に復習を行うこと。
教材・教科書
/The teaching materials, textbook
特に指定しない。
参考文献
/bibliography
ヘネシー&パターソン コンピュータアーキテクチャ、翔泳社
T. コルメン、C. ライザーソン、R. リベスト アルゴリズムイントロダクション第1〜3巻、近代科学社
八谷大岳 ゼロからつくるPython機械学習プログラミング入門、講談社
金明哲 Rによるデータサイエンス、森北出版
鈴木譲・植野真臣 編 確率的グラフィカルモデル、共立出版
留意点・予備知識
/Point to keep in mind, back ground
特になし
授業内容に関する質問・疑義等
/Question, doubt about class contents
月曜日17時~19時(要事前予約)
Eメールアドレス・HPアドレス
/E-mail address, HP address
玉田嘉紀( y.tamada@hirosaki-u.ac.jp )
https://ytlab.jp/mdi/
学問分野1(主学問分野)
/Discipline 1
J62:応用情報学およびその関連分野
学問分野2(副学問分野)
/Discipline 2
J60:情報科学、情報工学およびその関連分野
学問分野3(副学問分野)
/Discipline 3
J61:人間情報学およびその関連分野
地域志向科目
/Local intention subject
なし
授業形態・授業方法
/Class form, class method
ゼミナール方式で、配布資料やスライドプレゼンテーション、あるいはテキストを使って講義をする。
科目ナンバー
/The subject number
メディア授業による著作物利用の有無について
/Whether or not copyrighted works are used in media classes
有/Yes
その他
/Others
なし
No. 回(日時)
/Time (date and time)
主題と位置付け(担当)
/Subjects and instructor's position
学習方法と内容
/Methods and contents
備考
/Notes
該当するデータはありません

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