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データサイエンス のバックアップの現在との差分(No.10)


#author("2021-11-06T19:20:22+09:00;2021-08-06T15:17:45+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/2021]]|ソーシャルデザイン学科 2年後期
[[データサイエンス/2022]]|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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***各回の内容
-第8回 データサイエンスとPython
-第9回 Python による統計
-第10回 Python によるデータビジュアライゼーション1
-第11回 Python によるデータビジュアライゼーション2
-第12回 機械学習・序説
-第13回 Python による機械学習1(線形回帰)
-第14回 Python による機械学習2(ニューラルネットワーク)
-第9回 Python によるデータ解析1
-第10回 Python によるデータ解析2
-第11回 Python によるデータビジュアライゼーション1
-第12回 Python によるデータビジュアライゼーション2
-第13回 Python によるデータビジュアライゼーション3
-第14回 機械学習・序説

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