#author("2022-12-19T18:51:06+09:00;2022-03-02T10:56:51+09:00","default:inoue.ko","inoue.ko") *データサイエンス [[データサイエンス/2022]]|ソーシャルデザイン学科 2年後期 ~ 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。 ~ 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。 ~ ***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 ~ ~ **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 -第8回 統計解析2 -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 -第13回 教師なし機械学習の事例 -第14回 総括|データサイエンスとAI ~ ~ ~