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｜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
