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#author("2023-08-16T10:35:25+09:00;2023-03-13T17:33:34+09:00","default:inoue.ko","inoue.ko")
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*データサイエンス
[[データサイエンス/2023]]｜ソーシャルデザイン学科 ２年後期
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本授業では、AI（人工知能）の基礎となるデータサイエンスの全体像を、具体的なデータを用いた演習を通して包括的に学びます。数値や文字（カテゴリ）として得られるデータの扱い方から、統計的手法、機械学習などについて、統計ソフトウエアやPythonプログラミングを通して学びます。
-本授業科目は、ソーシャルデザイン学科のDP2及びCP3に基づいてソーシャルデザインのためのデータ活用能力を育成することを目的として設置している。
-本授業科目は、ソーシャルデザイン学科の DP2 及び CP3 に基づいてソーシャルデザインのためのデータ活用能力を育成することを目的としている。
-本授業科目は、ソーシャルデザイン学科の共通基盤となる論理的思考力・分析力・課題解決力を育成する科目として、２年後期に配当されている。
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***2023年度 シラバス（準備中）
-第１回 ガイダンス
--データサイエンスの関連領域
--データの取り扱い
--データと尺度
--独立編集と従属変数
--相関関係と因果関係
--演習１：SpreadSheet の活用
-第２回 統計解析１
--要約統計量（記述統計量）
--演習２：SpreadSheet で体験
-第３回 統計解析２
--相関
--クロス集計
--演習３：SpreadSheet で体験
-第４回 Python プログラミング１
--Python言語について
--GoogleColaboratoryについて
--演習４：Python Basic
--入力・処理・出力
--変数について
-第５回 Python プログラミング２
--判断とループ
--関数について
--オブジェクト指向について
--演習５：[[MonteCarloMethod>Python/MonteCarloMethod]]
-第６回 Python による統計解析１
--データの読み込み
--基本統計量
--相関分析
--演習６
-第７回 Python による統計解析２
--統計的検定
--演習７
-第８回 データビジュアライゼーション１
--統計グラフ（matplotlib と pandas）
--演習８
--統計グラフ＋
--演習８＋
-第９回 データビジュアライゼーション２
--地理情報の可視化
--演習９
--WordCloud
--演習９＋
-第10回 機械学習１
--機械学習の概要
--機械学習体験 Teachable Machine
--線形回帰
--演習10
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**2023年度 シラバス（準備中）
-第１回 ガイダンス｜データサイエンスの関連領域
-第２回 データサイエンスとPython｜学習環境の準備
-第３回 Python プログラミング１｜入力・処理・出力
-第４回 Python プログラミング２｜判断とループ
-第５回 Python プログラミング３｜関数
-第６回 データの基本構造と様々なデータ形式
-第７回 統計解析１｜基本統計量
-第８回 統計解析２｜相関、クロス集計
-第９回 データビジュアライゼーション１
-第10回 データビジュアライゼーション２
-第11回 機械学習・序説
-第12回 教師あり機械学習の事例｜回帰分析、ニューラルネットワーク
-第13回 教師なし機械学習の事例｜クラスタリング、主成分分析
-第11回 機械学習２
--ニューラルネットワーク
--演習11
-第12回 機械学習３
--クラスタリング
--演習12
-第13回 機械学習４
--主成分分析
--演習13
-第14回 総括｜データサイエンスとAI
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