データサイエンスのバックアップソース(No.4)

#author("2021-08-04T17:43:04+09:00","default:inoue.ko","inoue.ko")
*データサイエンス
[[データサイエンス/2021]]｜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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当科目は、釜堀教授とのオムニバスです。井上は後半の７回を担当します。
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'''以下、準備中'''
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**ガイダンス

***データの取り扱い
-情報倫理
-情報セキュリティー
-[[著作権>Copyright]] と [[CreativeCommons]]・[[Copyleft]] について
-[[オープンデータ>OpenData]]について
-[[様々なデータファイル形式>Data]]
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***基本概念の確認
-質的データと量的データ
-独立変数（説明変数）と従属変数（目的変数）
-因果関係と相関関係
＞ [[Statistics]]

-関数について
-データサイエンスの手法の全容
＞[[DataScience]] / [[MachineLearning]]
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**Python による統計と機械学習
***Python言語とプログラミング環境 
-[[GoogleColaboratory]]

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***Python による基本統計とデータの視覚化
-ヒストグラムと箱ひげ図
-平均と分散
-散布図と相関係数
-クロス集計

-GitHub：[[Sample01.ipynb>https://github.com/koichi-inoue/DataScience/blob/main/Sample01.ipynb]]
-nbviewer：[[Sample01.ipynb>https://nbviewer.jupyter.org/github/koichi-inoue/DataScience/blob/main/Sample01.ipynb]]
-GitHub：[[Sample02.ipynb>https://github.com/koichi-inoue/DataScience/blob/main/Sample02.ipynb]]
-nbviewer：[[Sample02.ipynb>https://nbviewer.jupyter.org/github/koichi-inoue/DataScience/blob/main/Sample02.ipynb]]

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***Pythonによる機械学習（回帰・分類等）の体験
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**ml5.js によるAI体験

***JavaScript サンプルプログラムによる画像認識・音声認識の体験
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***JavaScript サンプルプログラムによる顔認証・姿勢推定の体験
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データサイエンス のバックアップソース(No.4)

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