情報処理I（データサイエンス）

科目情報

Q2810400

,R2810200

情報処理I（データサイエンス） / Information Processing 1(Data Science)

教授	市川　学
教授	小山　友介
教授	長谷川　浩志
教授	渡邉　大
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准教授	持永　大

授業の概要

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．

授業の目的

・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．

達成目標と学修・教育到達目標との対応

	達成目標	機械制御システム学科	環境システム学科
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	C-2	C-2
2.	情報社会のセキュリティと権利を理解できる	C-2	C-2
3.	データを分析に必要な形式に変換することができる	C-2	C-2
4.	統計分析の手法を理解し活用することができる	C-2	C-2
5.	機械学習の基本を理解できる	C-2	C-2

達成目標との対応・割合

	情報の収集と整理	中間報告	最終報告	合計
1.	5%	5%		10%
2.	5%	5%		10%
3.	10%	10%	10%	30%
4.	10%		15%	25%
5.	10%		15%	25%
合計	40%	20%	40%	-

授業で使用する言語

日本語

授業計画

	授業計画	授業時間外課題（予習および復習を含む）	必要学習時間
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	95分
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	情報社会とセキュリティについて調べまとめる	95分
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	60分
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の変数について使い方と特徴を調べまとめる	130分
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	95分
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の繰り返し文について使い方と特徴を調べまとめる	95分
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	60分
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	Pandasについて特徴と使い方を調べまとめる	130分
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	90分
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	欠損値、時系列などデータの構造について調べまとめる	100分
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	130分
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）	統計分析について調べまとめる	60分
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	190分
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	95分
8.	確率・統計：母集団と標本確率・統計：確率と確率分布	確率と確率分布について調べまとめる	95分
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	95分
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	推定と検定について調べまとめる	95分
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	95分
10.	確率・統計：区間推定とT検定機械学習の基礎	機械学習について調べまとめる	95分
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	95分
11.	教師あり学習と教師なし学習クラスタリング	クラスタリングについて調べまとめる	95分
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	95分
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	重回帰分析について調べまとめる	95分
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	95分
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	今回までの内容をよく理解する	95分
14.	最終報告	前回までの内容をよく理解する	190分
合計	-	-	2660分