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データサイエンス のバックアップソース(No.3)

#author("2022-12-21T17:54:19+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
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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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**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14回 総括|データサイエンスとAI
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