B6115
データ獲得法
INTRODUCTION TO DATA ACQUISITION 		創造技法科目-ナレッジスキル
Creative Courses (Skill) - Knowledge Skill
2 単位
実施形態 完全オンライン
開催日程 秋学期 金曜日３時限,金曜日４時限
担当教員 中澤 仁（ナカザワ ジン）
関連科目 前提科目（関連）: 14040,B3101,B6114,B3203,B6112,B6113
開講場所 SFC
授業形態 講義、実習・演習
履修者制限

履修人数を制限する

受入学生数（予定）：約 100 人
選抜方法：システムによる選抜（抽選）

◯エントリー〆切日時：2020年9月28日（月） 17:00
◯履修許可者発表日時：2020年9月30日（水） 17:00

Only the selected students can take this course.

Number of students in the class (scheduled) : About 100
Automatic Screening (Lottery)

* Schedule: TBD
履修条件

使用言語 日本語
連絡先 jin@ht.sfc.keio.ac.jp
授業ホームページ
同一科目

学生が利用する予定機材/ソフト等

各自のパソコンを使用（BYOD）
設置学部・研究科 総合政策・環境情報学部
大学院プロジェクト名

大学院プロジェクトサブメンバー

ゲストスピーカーの人数 0
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GIGAサティフィケート対象
最終更新日 2020/07/08 15:55:54

科目概要

ナレッジスキルの導入科目として、問題発見から問題解決に至るステップの入口にあたるデータ獲得に関する導入を行います。データは対象によってその性質が異なり、適切なデータの獲得が問題発見・問題解決に欠かせません。データ獲得における考え方、方法、装置についてその概要を学び、データ獲得のプロセスをさまざまな実例に即して学びます。具体的には、アンケート、インタビュー、フィールドワークなどの方法を複合して実施する社会調査、空間情報科学における自然環境情報と人間の生活行動情報の獲得法、人間が外界から得た情報に基づいて行う行動の認知身体科学的な観測、遺伝情報をはじめとしたヒトをはじめとする生物に関する生命情報の獲得など、巨視的な事象から微視的な事象にわたる多彩なデータプロセスを概観します。

This course involves the way to acquire meaningful data from the real world as a tool of problem finding and solving. The data source ranges from the space, e.g. environment monitoring, objects around us, which play critical role cyber physical systems, to human as the stakeholder of a problem. Different data sources require different ways to extract data from them, and the correct way must be used to acquire meaningful data. This course overviews social surveys using questionnaire technique, environment monitoring using state-of-art sensing technologies, and data analysis/presentation skills that are common to all the different projects.

授業シラバス

主題と目標／授業の手法など

この授業では、実世界からデータを獲得する手法について、取得対象と取得方法の観点で6つのトピックに焦点を当てる。各トピックで基礎的な知識に関する講義と、実際のデータ獲得を伴う実証を行い、課題の取り組みを通じて体得することを目指す。

This course proceeds with 6 sets of a lecture class and a practice class, each of which focuses on a topic. A lecture class gives introductory knowledge of a topic, and a practice class let students to work on the topic with a given issue. After each practice class, an assignment is given with about 1 week due.

教材・参考文献

NA

提出課題・試験・成績評価の方法など

試験を行わず、成績評価は平常点により行う。

Gradings will be made by the quality of students' work.

履修上の注意

Students are required to bring their own notebook computer to the class for practices.

授業計画

第1回 Guidance

Introduction to the course
Terms, Analogue and Digital, Sampling, Quantization

第2回 Workshop: アナログ信号をデジタル信号に書き換える

簡単な演習用紙を用いて、アナログ信号とデジタル信号との違いを実習的に学ぶ。

第3回 Environment sensing, accuracy, precision

第4回 Workshop: 外れ値を除去する

既存のデータセットを用いて外れ値を除去する手法を実証的に学ぶ。

第5回 Human activity sensing

Sensing human activity using sensors particularly embedded in smartphones

第6回 Workshop: Awareのインストール

スマートフォン上の行動センシングプログラムをインストールして実験する。

第7回 Acquiring high frequency signal

加速度を例にとって。標本化定理、ローパスフィルタ、ハイパスフィルタ

第8回 Workshop: 加速度センサにフィルタを適用して歩数を数える

表計算ソフトウエアを用いて、加速度センサデータに対するローパスフィルタ、ハイパスフィルタの適用を試す。

第9回 ウェブデータの獲得

Acquisition of open data, web crawling, web scraping, xpath

第10回 Workshop: ウェブデータのクローリングとスクレイピング

第11回 新しいデータ獲得

Smart sensing, mobile sensing, participatory sensing, dataset

第12回 Workshop: Mobile Participatory Sensing

第13回 ウェブデータ獲得演習

第14回 行動ログ獲得演習

第15回 参加型センシング演習

15回目に相当するその他の授業計画

* Field Work* as appropriate