Course title
Q2810400,R28102001
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. ハッカソンとは
グループ分けと役割分担
情報倫理の基礎
情報社会とセキュリティの基礎 		情報倫理の与えられた項目について調べまとめる 95minutes
情報社会とセキュリティについて調べまとめる 95minutes
2. 情報倫理、情報社会、セキュリティのまとめ
プログラミング環境の使い方
プログラミング言語Python：変数 		Pythonについて調べまとめる 60minutes
Pythonの変数について使い方と特徴を調べまとめる 130minutes
3. プログラミング言語Python：制御文
プログラミング言語Python：繰り返し文 		Pythonの制御文について使い方と特徴を調べまとめる 95minutes
Pythonの繰り返し文について使い方と特徴を調べまとめる 95minutes
4. プログラミング言語Python：ファイルの読み書き
プログラミング言語Python：Pandasの基礎 		ファイル形式（csv, tsv,文字コード）について調べまとめる 60minutes
Pandasについて特徴と使い方を調べまとめる 130minutes
5. データクリーニング
プログラミング言語Python：欠損値，時系列データ取扱い 		データクリーニングの方法について調べまとめる 90minutes
欠損値、時系列などデータの構造について調べまとめる 100minutes
6. プログラミング言語Python：データの可視化
統計分析（平均・分散・散布図など） 		Matplotlibについて調べまとめる 130minutes
統計分析について調べまとめる 60minutes
7. 中間報告（データ分析結果の報告） 前回までの内容をよく理解しておくこと 190minutes
8. 確率・統計：母集団と標本
確率・統計：確率と確率分布 		母集団と標本について調べまとめる 95minutes
確率と確率分布について調べまとめる 95minutes
9. 確率・統計：一様分布，二項分布，正規分布
確率・統計：推定と検定 		分布について調べまとめる 95minutes
推定と検定について調べまとめる 95minutes
10. 確率・統計：区間推定とT検定
機械学習の基礎 		区間推定とT検定についてまとめる 95minutes
機械学習について調べまとめる 95minutes
11. 教師あり学習と教師なし学習
クラスタリング 		教師あり学習、教師なし学習について調べまとめる 95minutes
クラスタリングについて調べまとめる 95minutes
12. 機械学習の基礎：単回帰分析
機械学習の基礎：重回帰分析 		単回帰分析について調べまとめる 95minutes
重回帰分析について調べまとめる 95minutes
13. 機械学習の基礎：ロジスティック分析
データサイエンスの復習 		ロジスティック分析について調べまとめる 95minutes
今回までの内容をよく理解する 95minutes
14. 最終報告 前回までの内容をよく理解する 190minutes
Total. - - 2660minutes
Relationship between 'Goals and Objectives' and 'Course Outcomes'

 情報の収集と整理 中間報告 最終報告 Total.
1. 5% 5% 10%
2. 5% 5% 10%
3. 10% 10% 10% 30%
4. 10% 15% 25%
5. 10% 15% 25%
Total. 40% 20% 40% -
Evaluation method and criteria
各授業計画の情報収集と整理および中間報告と最終報告の2回の報告をもとに評価する．
Feedback on exams, assignments, etc.
ways of feedback specific contents about "Other"
Textbooks and reference materials
授業で利用するデータ，資料は随時配布する
Prerequisites
情報処理演習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
Education related SDGs:the Sustainable Development Goals
  • 7.AFFORDABLE AND CLEAN ENERGY
  • 8.DECENT WORK AND ECONOMIC GROWTH
  • 9.INDUSTRY, INNOVATION AND INFRASTRUCTURE
  • 11.SUSTAINABLE CITIES AND COMMUNITIES
  • 12.RESPONSIBLE CONSUMPTION & PRODUCTION
  • 13.CLIMATE ACTION
Last modified : Sat Sep 09 06:49:16 JST 2023