データサイエンスと人工知能の実践

概要

現代社会において大量のデータが日々発生しており,それらの中から必要な情報を取捨選択するだけでなく,データを処理することによって意味ある情報を抽出して読み取る力が重要になってきている。本講義では,このような大量のデータから,意味ある情報を抽出することができるように,実際にパソコンを利用してデータを分析する演習を行う。簡単な分析であれば,Excelを使って行うことが出来るが,少し高度な分析や柔軟な分析を行うためには,数値計算を行うためのプログラミング言語を利用した方が効率が良い。そこで,本講義では,Excelに加えて,データ分析分野で近年よく利用されているPythonを使って,実際のデータ分析を行う。本講義ではアクティブラーニングとして,毎回,コンピュータによる演習を行う。

目標

低学年向けの必修科目で習得したデータサイエンスに関する基礎知識を土台に,その知識を実際の課題に活用する技術を身につける。さらに,データサイエンスに関する知識を実社会に役立てるために,課題を設定する能力の習得も目指す。

授業外の学習

予習:60分程度 ・教材が用意されている場合は,次に行う予定の内容に一通り目を通して,内容と疑問点を把握しておく。 復習:130分程度 ・その日に出された課題に取り組む。 ・講義の内容をよく復習し,関連する事項を調べたり,実際に自分で試してみたりすると良い。

所要時間: 週190分程度