データサイエンス概論

Graduate Lecture

地球科学データ、主に衛星観測データを題材として、データサイエンスの基礎から応用までを学ぶ大学院講義です。学部講義「データサイエンス」の発展版という位置づけで、基本的には MATLAB を使用します。

Big Data MATLAB GMT 可視化回帰分析 EOF / PCA / SVD FFT Wavelet

東京海洋大学大学院講義（後期集中）

地球科学データの解析を通じて、データサイエンスとビッグデータハンドリングの考え方を学びます。

基礎統計、回帰分析、主成分分析、スペクトル解析、ウェーブレット解析まで扱います。

講義内容

内容地球科学データ（主に衛星観測データ）を用いて、データサイエンスについて学びます。学部講義「データサイエンス」の発展版という位置づけです。基本的にはMATLABを使用します。

1. データサイエンス・ビッグデータについて Introduction to Data Science & Big Data

2. データ可視化 Visualization with MATLAB and GMT

データサイエンス、ビッグデータ、データ形式、利用ソフトウェア、データ取得方法などを扱う導入回のスライド例。

3. 基礎統計、相関係数、線形回帰、ラグ相関 Basic Statistics, linear regression, correlation

4. 回帰分析、重回帰モデル Regression Analysis, Multiple linear regression, Variance Inflation Factor, etc.

平均・分散・標準偏差、相関係数、線形回帰、時系列解析の基礎を扱うスライド例。

相関係数マップ、主成分分析の導入、重回帰モデルの考え方を扱うスライド例。

5. コンポジット解析 条件を満たす事例を抽出して平均場や特徴的パターンを比較し、物理過程を解釈します。

6. 次元削減（EOF、主成分分析） Arctic Oscillation (AO), Pacific Decadal Oscillation (PDO), Southern Annular Mode (SAM) などを例に説明します。

相関係数マップ、主成分分析、EOF・SVD の実例を扱うスライド例。

7. フィルタリング / フーリエ解析 / スペクトル解析 ローパス・ハイパス・バンドパスフィルター、調和解析、パワースペクトル密度などを扱います。

8. ウェーブレット解析 海面水温データを例にウェーブレット解析の例を示し、パワースペクトルとの違いなどを説明します。

FFT、フィルタリング、スペクトル解析の基礎と計算手順を扱うスライド例。

エイリアシング、観測周期、ウェーブレット解析など、周波数解析の注意点を扱うスライド例。

講義資料等は Microsoft Teams を用いて配布します。実際の演習では、地球科学・海洋学データを用いた具体例を通して、統計解析や時系列解析の実践的な使い方を学びます。