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データサイエンス のバックアップ差分(No.7)


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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]]
--演習5: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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-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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