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情報科学講究１

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令和２年度以降入学者 情報科学講究１
教員名 尾崎知伸
単位数    2 学年 3･4 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
授業形態 対面授業
Canvas LMSコースID・コース名称 Q040241728　2024情報科学講究１（尾崎知伸・前・木3）
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が説明できる．
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．

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に対応している．
なお，新カリキュラム（令和２年度以降の入学者）では，この科目は文理学部(学士(理学))のディプロマポリシーDP1-8及びカリキュラムポリシーCP1-8に対応している．

・経験や学修から得られた豊かな情報科学の知識と教養に基づいて，自己の倫理観を倫理的な課題に適用することができる（A-1-3）
・世界諸国の歴史や政治，経済，文化，価値観，信条などの背景を理解し，国際社会が直面している問題を情報科学の視点から説明することができる（A-2-3）
・仮説に基づく課題や問題を提示し，客観的な情報を基に，論理的・批判的に考察できる（A-3-3）
・問題を分析し，複数の解決策を提示した上で，問題を解決することができる（A-4-3）
・責任と役割を担い，新しい問題に取り組む意識を持ち，そのために必要な情報科学の知識・情報を収集することができる（A-5-3）
・さまざまな人々とのコミュニケーションを通じて相互の意思伝達を自由かつ確実に行い，他者との良好な関係を確立することができる（A-6-3）
・集団の活動において，より良い成果を上げるために，指導者として他者と協働し，作業を行うことができる（A-7-3）
・学修状況を自己分析し，その成果を評価することができる（A-8-3）
授業の形式 講究
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.また，簡単なデータ分析を行い発表を行う.
なお対面参加できない学生には，Zoom（ライブ中継）で対応する．
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
（A-1-3，A-2-3，A-3-3，A-4-3，A-5-3，A-6-3，A-7-3，A-8-3）
【事前学習】シラバスを確認し, 当該分野に関する簡単な調査を行う （2時間）
【事後学習】演習環境を設定する （2時間）
【授業形態】対面授業
2 Unixリテラシー
（A-1-3，A-2-3，A-3-3，A-4-3，A-5-3，A-6-3，A-7-3，A-8-3）
【事前学習】Unixリテラシーに関する資料を通読し，内容を簡単にまとめる （2時間）
【事後学習】Unixリテラシーに関する学修内容を振り返り，知識・技術の定着を図る （2時間）
【授業形態】対面授業
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
（A-1-3，A-2-3，A-3-3，A-4-3，A-5-3，A-6-3，A-7-3，A-8-3）
【事前学習】正規表現に関する資料を通読し，内容を簡単にまとめる （2時間）
【事後学習】正規表現に関する学修内容を振り返り，知識・技術の定着を図る （2時間）
【授業形態】対面授業
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
（A-1-3，A-2-3，A-3-3，A-4-3，A-5-3，A-6-3，A-7-3，A-8-3）
【事前学習】コマンド連携に関する資料を通読し，内容を簡単にまとめる （2時間）
【事後学習】コマンド連携に関する学修内容を振り返り，知識・技術の定着を図る （2時間）
【授業形態】対面授業
5 関係データベース(1)：導入
（A-1-3，A-2-3，A-3-3，A-4-3，A-5-3，A-6-3，A-7-3，A-8-3）
【事前学習】関係データベースの導入に関する資料を通読し，内容を簡単にまとめる （2時間）
【事後学習】関係データベースの導入に関する学修内容を振り返り，知識・技術の定着を図る （2時間）
【授業形態】対面授業
6 関係データベース(2)：高度な問い合わせ
（A-1-3，A-2-3，A-3-3，A-4-3，A-5-3，A-6-3，A-7-3，A-8-3）
【事前学習】関係データベースの問い合わせ処理に関する資料を通読し，内容を簡単にまとめる （2時間）
【事後学習】関係データベースの問い合わせ処理に関する学修内容を振り返り，知識・技術の定着を図る （2時間）
【授業形態】対面授業
7 関係データベース(3)：データ分析への応用
（A-1-3，A-2-3，A-3-3，A-4-3，A-5-3，A-6-3，A-7-3，A-8-3）
【事前学習】関係データベースの応用に関する資料を通読し，内容を簡単にまとめる （2時間）
【事後学習】関係データベースの応用に関する学修内容を振り返り，知識・技術の定着を図る （2時間）
【授業形態】対面授業
8 データサイエンス(1)：導入
（A-1-3，A-2-3，A-3-3，A-4-3，A-5-3，A-6-3，A-7-3，A-8-3）
【事前学習】データサイエンスの導入に関する資料を通読し，内容を簡単にまとめる （2時間）
【事後学習】データサイエンスの導入に関する学修内容を振り返り，知識・技術の定着を図る （2時間）
【授業形態】対面授業
9 データサイエンス(2)：可視化と集計
（A-1-3，A-2-3，A-3-3，A-4-3，A-5-3，A-6-3，A-7-3，A-8-3）
【事前学習】可視化と集計に関する資料を通読し，内容を簡単にまとめる （2時間）
【事後学習】可視化と集計に関する学修内容を振り返り，知識・技術の定着を図る （2時間）
【授業形態】対面授業
10 データサイエンス(3)：統計分析
（A-1-3，A-2-3，A-3-3，A-4-3，A-5-3，A-6-3，A-7-3，A-8-3）
【事前学習】統計分析に関する資料を通読し，内容を簡単にまとめる （2時間）
【事後学習】統計分析に関する学修内容を振り返り，知識・技術の定着を図る （2時間）
【授業形態】対面授業
11 データサイエンス(4)：回帰分析
（A-1-3，A-2-3，A-3-3，A-4-3，A-5-3，A-6-3，A-7-3，A-8-3）
【事前学習】回帰分析に関する資料を通読し，内容を簡単にまとめる （2時間）
【事後学習】回帰分析に関する学修内容を振り返り，知識・技術の定着を図る （2時間）
【授業形態】対面授業
12 データサイエンス(5)：教師あり学習
（A-1-3，A-2-3，A-3-3，A-4-3，A-5-3，A-6-3，A-7-3，A-8-3）
【事前学習】教師あり学習に関する資料を通読し，内容を簡単にまとめる （2時間）
【事後学習】教師あり学習に関する学修内容を振り返り，知識・技術の定着を図る （2時間）
【授業形態】対面授業
13 総合演習，期末報告会の準備(1):発表資料の準備
（A-1-3，A-2-3，A-3-3，A-4-3，A-5-3，A-6-3，A-7-3，A-8-3）
【事前学習】報告会用の発表資料を準備する （2時間）
【事後学習】議論を通じ，発表資料を改善する （2時間）
【授業形態】対面授業
14 総合演習，期末報告会の準備(2)：発表資料の改善
（A-1-3，A-2-3，A-3-3，A-4-3，A-5-3，A-6-3，A-7-3，A-8-3）
【事前学習】報告会用の発表資料を準備する （2時間）
【事後学習】議論を通じ，発表資料を改善する （2時間）
【授業形態】対面授業
15 期末報告会と講評・質疑応答
（A-1-3，A-2-3，A-3-3，A-4-3，A-5-3，A-6-3，A-7-3，A-8-3）
【事前学習】報告会用の発表資料を準備する （2時間）
【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 （2時間）
【授業形態】対面授業
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: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．(100%)
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．

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