概要:
データサイエンスの技術のうち，データ収集・前処理，アルゴリズム・回帰・分類，クラスタリング・レコメンド・時系列解析・画像分析等について，Pythonによる実践的能力について学習する。
実務経験のある教員による授業科目：この科目は企業で画像認識の研究を行っていた教員の経験を活かし，統計的仮説検定などについて講義・演習形式で授業を行うものである。
授業の進め方・方法:
授業のうち，前半は講義を中心におこない，後半は演習を交えながら進めていく。プログラミングは，L3教室または遠隔にて行う。本科目は学修単位科目であるので、授業時間以外での学修が必要であり、これを課題として課す。
注意点:
（1）点数配分：期末試験100％する。
（2）評価基準：60点以上を合格とする。
（3）再試：60点以上を合格（60点）とする。
（4）準備学習：事前に予習を済ませておくこと。
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週 |
授業内容 |
週ごとの到達目標 |
| 後期 |
| 3rdQ |
| 1週 |
ガイダンス |
Pythonの実行環境について理解できる。
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| 2週 |
データサイエンス，データサイエンティスト，分析手法 |
データサイエンス，データサイエンティスト，分析手法の概要について理解する。
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| 3週 |
データ構造，Pythonの実行 |
データの構造，条件分岐，繰り返し，関数について理解し，課題を実践することができる。
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| 4週 |
公開データ収集，アンケート調査，Webスクレイピング |
公開データ収集，アンケート調査，Webスクレイピングについて理解し，課題を実践することができる。
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| 5週 |
データ蓄積，データ加工，データクレンジング |
データ蓄積，データ加工，データクレンジングについて理解し，演習を実践することができる。
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| 6週 |
数え上げ，集合と場合の数，確率，基本統計量 |
数え上げ，集合と場合の数，確率，基本統計量について理解し，演習を実践することができる。
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| 7週 |
確率分布，推測統計 |
確率分布，推測統計について理解し，演習を実践することができる。
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| 8週 |
A/Bテスト，平均値差の検定，独立性の検定 |
A/Bテスト，平均値差の検定，独立性の検定について理解し，演習を実践することができる。
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| 4thQ |
| 9週 |
組み合わせ爆発，探索問題 |
組み合わせ爆発，探索問題について理解し，演習を実践することができる。
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| 10週 |
回帰，回帰分析，重回帰分析 |
回帰，回帰分析，重回帰分析について理解し，演習を実践することができる。
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| 11週 |
クラスタリング，階層的クラスタリング，非階層的クラスタリング |
クラスタリング，階層的クラスタリング，非階層的クラスタリングについて理解し，演習を実践することができる。
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| 12週 |
連関分析，協調フィルタリング |
連関分析，協調フィルタリングについて理解し，演習を実践することができる。
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| 13週 |
時系列データ，文章データ分析 |
時系列データ，文章データ分析について理解し，演習を実践することができる。
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| 14週 |
画像分析，ニューラルネットワーク，畳み込みニューラルネットワーク |
画像分析，ニューラルネットワーク，畳み込みニューラルネットワークについて理解し，演習を実践することができる。
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| 15週 |
総復習 |
今までの学習事項について復習し，理解を含めることができる。
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| 16週 |
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| 分類 | 分野 | 学習内容 | 学習内容の到達目標 | 到達レベル | 授業週 |
| 専門的能力 | 分野別の専門工学 | 機械系分野 | 情報処理 | プログラムを実行するための手順を理解し、操作できる。 | 3 | 後2,後3,後8 |
| 定数と変数を説明できる。 | 3 | 後2,後3,後8,後15 |
| 整数型、実数型、文字型などのデータ型を説明できる。 | 3 | 後2,後3,後8,後15 |
| 演算子の種類と優先順位を理解し、適用できる。 | 3 | 後2,後3,後8,後15 |
| 算術演算および比較演算のプログラムを作成できる。 | 3 | 後2,後3,後8,後15 |
| データを入力し、結果を出力するプログラムを作成できる。 | 3 | 後4,後5,後6,後7,後8,後9,後10,後11,後12,後13,後14,後15 |
| 条件判断プログラムを作成できる。 | 3 | 後4,後5,後6,後7,後8,後9,後10,後11,後15 |
| 繰り返し処理プログラムを作成できる。 | 3 | 後4,後5,後6,後7,後8,後9,後10,後11,後15 |
| 一次元配列を使ったプログラムを作成できる。 | 3 | 後6,後7,後8,後9,後10,後11,後15 |