#author("2023-09-18T13:23:08+09:00;2023-08-17T13:04:15+09:00","default:inoue.ko","inoue.ko") #author("2024-03-08T16:43:29+09:00","default:inoue.ko","inoue.ko") *データサイエンス [[データサイエンス/2023]]｜ソーシャルデザイン学科 ２年後期 [[データサイエンス/2024]]｜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。 ~ ***2023年度 シラバス -第１回 ガイダンス --データサイエンスの関連領域 --データの取り扱い --データと尺度 --独立編集と従属変数 --相関関係と因果関係 --演習１：SpreadSheet の活用 -第２回 統計解析１ --要約統計量（記述統計量） --演習２：SpreadSheet で体験 -第３回 統計解析２ --相関 --クロス集計 --演習３：SpreadSheet で体験 -第４回 Python プログラミング１ --Python言語について --GoogleColaboratoryについて --演習４：Python Basic --入力・処理・出力 --変数について -第５回 Python プログラミング２ --判断とループ --関数について --オブジェクト指向について --演習５：MonteCarloMethod -第６回 Python による統計解析 --データの読み込み --基本統計量 --相関分析 --演習６ -第７回 統計グラフ --統計グラフ --演習７ --統計グラフ＋ --演習７＋ -第８回 仮説検定 --統計的検定 --演習８ -第９回 データビジュアライゼーション --地理情報の可視化 --演習９ --WordCloud --演習９＋ -第10回 機械学習１ --機械学習の概要 --機械学習体験 Teachable Machine --線形回帰 --演習10 -第11回 機械学習２ --ニューラルネットワーク --演習11 -第12回 機械学習３ --クラスタリング --演習12 -第13回 機械学習４ --主成分分析 --演習13 -第14回 総括｜データサイエンスとAI ~ ~ ~