Course title
Q2830200,R28300001
Exercises in Information Processing 1(Data Science)

 ICHIKAWA Manabu

KOYAMA Yusuke Click to show questionnaire result at 2019

HASEGAWA Hiroshi

WATANABE Dai
and more...

MOCHINAGA Dai
Course description
VUCA（Volatility，Uncertainty，Complexity，Ambiguity）時代の⼯学リテラシーであるデータサイエンスを共通的な素養として⾝につける．本講義・演習は，PBL（Project Based Learning）形式で実施し，情報倫理，実課題のデータを⽤いることでデータサイエンスに必要なデータの作り⽅と分析に必要な基本的な原理・技術を学修する．この学修を通じて，データサイエンスの⼀連のプロセスを体験する．
Purpose of class
・情報社会のセキュリティと権利とは何かを情報倫理の演習・講義を通じて学ぶ。
・プログラミング言語Pythonを学び，データの収集・作成，分析・可視化を行い，データ分析結果の報告を行う。
・このデータ分析に際して，高校で学習した確率・統計の知識を再確認し，統計分析を行う。
・データサイエンスの技術である機械学習の基礎的概要を理解する。
Goals and objectives
  1. データサイエンスに関する書籍，論⽂，インターネットの情報を理解することができる
  2. 情報社会のセキュリティと権利を理解できる
  3. データを分析に必要な形式
    に変換することができる
  4. 統計分析の⼿法を理解し活⽤することができる
  5. 機械学習の基本を理解できる
Language
Japanese
Class schedule

 Class schedule HW assignments (Including preparation and review of the class.) Amount of Time Required
1. ガイダンス
アイスブレイキング
情報共有ツールの利用 		ScrapBoxの利用法を予習する 45minutes
2. 情報倫理とは何か
情報社会のセキュリティと権利とは何か
（ブレインストーミング） 		情報倫理に関する情報を整理する 30minutes
情報社会のセキュリティに関する情報を整理する 30minutes
3. プログラミング言語Python：変数の利用
ソースコードの写経
エラーの解決 		Pythonの変数を使ったコードを実行みる 45minutes
4. プログラミング言語Python：制御文の利用
プログラミング言語Python：繰り返し文の利用
エラーの解決 		Pythonの制御文を使ったコードを実行する 30minutes
Pythonの繰り返し文を使ったコードを実行みる 30minutes
5. Pandasを使ったデータの読み込みと表示
制御文、繰り返し文を使ったデータ分析 		Pandasを使ったコードを実行する 45minutes
6. データクリーニング
データ分析の基礎（制御文、繰り返し文を使った分析） 		データクリーニングをする 30minutes
クリーニングされたデータを分析する 30minutes
7. データの可視化
統計分析
データ分析結果の報告 		データを可視化する 30minutes
データの統計分析を行う 30minutes
8. 総合分析1（データの読み込み、クリーニング、統計分析、可視化） 分析結果の報告書を作成する 45minutes
9. Pythonによる母集団と標本
Pythonによる確率と確率分布 		Pythonを用いた母集団と標本に関するコードを実行する 30minutes
Pythonを用いた確率と確率分布に関するコードを実行する 30minutes
10. Pythonによる分布
Pythonによる推定と検定 		Pythonを用いた分布に関するコードを実行する 30minutes
Pythonを用いた推定と検定に関するコードを実行する 30minutes
11. Pythonによる区間推定とT検定
総合分析2（データの読み込み、クリーニング、統計分析、可視化、確率、分布、推定、検定） 		Pythonを用いた区間推定とT検定に関するコードを実行する 30minutes
分析結果の報告書を作成する 45minutes
12. 教師あり学習と教師なし学習を用いたデータ分析
クラスタリングを用いたデータ分析 		機械学習を用いたデータ分析コードを実行する 45minutes
13. 単回帰分析を用いたデータ分析
重回帰分析を用いたデータ分析 		回帰分析を用いたデータ分析コードを実行する 45minutes
14. 総合分析3（データの読み込み、クリーニング、統計分析、可視化、確率、分布、推定、検定、機械学習） 分析結果の報告書を作成する 45minutes
Total. - - 750minutes
Relationship between 'Goals and Objectives' and 'Course Outcomes'

 総合分析１ 総合分析２ 総合分析３ Total.
1. 10% 10%
2. 10% 10%
3. 20% 10% 30%
4. 10% 20% 30%
5. 20% 20%
Total. 40% 20% 40% -
Evaluation method and criteria
総合分析１～３までの報告書をもとに評価する．合計点の100点換算の60点は、（学修・教育目標の中レベル）以上で合格とする。
Textbooks and reference materials
授業で利⽤するデータ，資料は随時配布する
Prerequisites
情報処理Iを並行して履修していること
Office hours and How to contact professors for questions
  • Teamsの専用チャンネルを通じて随時受け付ける
Regionally-oriented
Non-regionally-oriented course
Development of social and professional independence
  • Course that cultivates an ability for utilizing knowledge
  • Course that cultivates a basic interpersonal skills
  • Course that cultivates a basic problem-solving skills
Active-learning course
Most classes are interactive
Course by professor with work experience
Work experience Work experience and relevance to the course content if applicable
Applicable 情報処理サービス産業の業務経験を踏まえた課題設定とプログラミング取得⽅法を実践する．
Education related SDGs:the Sustainable Development Goals
  • 3.GOOD HEALTH AND WELL-BEING
  • 7.AFFORDABLE AND CLEAN ENERGY
  • 9.INDUSTRY, INNOVATION AND INFRASTRUCTURE
  • 11.SUSTAINABLE CITIES AND COMMUNITIES
  • 13.CLIMATE ACTION
Last modified : Mon May 23 04:35:08 JST 2022