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情報科学講究１
| 科目名 | 情報科学講究１ | ||||
|---|---|---|---|---|---|
| 教員名 | 尾崎知伸 | ||||
| 単位数 | 2 | 学年 | 3 | 開講区分 | 文理学部 |
| 科目群 | 情報科学科 | ||||
| 学期 | 前期 | 履修区分 | 必修 | ||
| 授業概要 | データマイニング技術の基礎知識の習得 |
|---|---|
| 授業のねらい・到達目標 | 卒業研究等を踏まえ，データマイニング技術に関する基礎的な知識を説明できるようになる． データを獲得・蓄積・加工・集計するための基本的な処理操作ができるようになる． この科目は文理学部(学士(理学))のディプロマポリシーDP6及びカリキュラムポリシーCP9に対応しています。 |
| 授業の方法 | 電子資料による講義と計算機を用いた演習を行う. 本授業の事前・事後学習は，各２時間の学習を目安とする. |
| 履修条件 | 学科内規による |
| 授業計画 | |
|---|---|
| 1 |
ガイダンス（授業のテーマや到達目標及び授業の方法について説明する） 演習環境の整備 【事前学習】シラバスを事前に確認すること 【事後学習】演習環境を設定する |
| 2 |
Unixリテラシー 【事前学習】資料を読んでおく 【事後学習】学修内容を振り返り，知識・技術の定着を図る |
| 3 |
コマンドラインによるデータの加工(1)：正規表現によるデータの選択 【事前学習】資料を読んでおく 【事後学習】学修内容を振り返り，知識・技術の定着を図る |
| 4 |
コマンドラインによるデータの加工(2)：コマンドの連携 【事前学習】資料を読んでおく 【事後学習】学修内容を振り返り，知識・技術の定着を図る |
| 5 |
関係データベース(1)：導入 【事前学習】資料を読んでおく 【事後学習】学修内容を振り返り，知識・技術の定着を図る |
| 6 |
関係データベース(2)：高度な問い合わせ 【事前学習】資料を読んでおく 【事後学習】学修内容を振り返り，知識・技術の定着を図る |
| 7 |
関係データベース(3)：データ分析への応用 【事前学習】資料を読んでおく 【事後学習】学修内容を振り返り，知識・技術の定着を図る |
| 8 |
データサイエンス(1)：導入 【事前学習】資料を読んでおく 【事後学習】学修内容を振り返り，知識・技術の定着を図る |
| 9 |
データサイエンス(2)：可視化と集計 【事前学習】資料を読んでおく 【事後学習】学修内容を振り返り，知識・技術の定着を図る |
| 10 |
データサイエンス(3)：統計分析 【事前学習】資料を読んでおく 【事後学習】学修内容を振り返り，知識・技術の定着を図る |
| 11 |
データサイエンス(4)：回帰分析 【事前学習】資料を読んでおく 【事後学習】学修内容を振り返り，知識・技術の定着を図る |
| 12 |
データサイエンス(5)：教師あり学習 【事前学習】資料を読んでおく 【事後学習】学修内容を振り返り，知識・技術の定着を図る |
| 13 |
総合演習，期末報告会の準備(1):発表資料の準備 【事前学習】報告会用の発表資料を準備する 【事後学習】議論を通じ，発表資料を改善する |
| 14 |
総合演習，期末報告会の準備(2)：発表資料の改善 【事前学習】報告会用の発表資料を準備する 【事後学習】議論を通じ，発表資料を改善する |
| 15 |
期末報告会 【事前学習】報告会用の発表資料を準備する 【事後学習】発表と議論を振り返り，今後の発展について考察する |
| その他 | |
|---|---|
| 教科書 | 使用しない |
| 参考書 | 参考書等は，随時指定する．また一部，オンライン教材を利用する予定である． |
| 成績評価の方法及び基準 | 授業参画度(100%) 授業参画度は，毎回の実習・演習の成果と期末報告会の内容により評価する． |
| オフィスアワー | 質問等は随時を受け付ける．原則，アポイントをとること． |