#author("2023-08-17T17:37:42+09:00;2023-08-17T13:04:15+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 ~ 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(準備中) -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1 --データの読み込み --基本統計量 --相関分析 --演習6 -第7回 Python による統計解析2 --統計的検定 --演習7 -第8回 データビジュアライゼーション1 --統計グラフ(matplotlib と pandas) --演習8 --統計グラフ+ --演習8+ -第9回 データビジュアライゼーション2 --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 ~ ~ ~