到達目標
1.データの統計的な解析・評価のツールとしてコンピュータを活用できる。(A2)
2.統計的手法を実際の問題の解決に応用できる。(A3)
3.さまざまなプログラム言語を使用しログ処理などができる(A4)
4.ネットワークプログラミングを用いた通信のシステムをつくることができる。(A4)
ルーブリック
| 理想的な到達レベルの目安 | 標準的な到達レベルの目安 | 未到達レベルの目安 |
評価項目1(到達目標1) | 様々な場面で、データの統計的な解析・評価のツールとしてコンピュータを活用できる。 | 特定の場面で、データの統計的な解析・評価のツールとしてコンピュータを活用できる。 | データの統計的な解析・評価のツールとしてコンピュータを活用できない。 |
評価項目2(到達目標2) | 様々な場面で、統計的手法を実際の問題の解決に応用できる。 | 特定の場面で、統計的手法を実際の問題の解決に応用できる。 | 統計的手法を実際の問題の解決に応用できない。 |
評価項目3(到達目標3) | さまざまなプログラム言語を使用しログ処理などができる。 | 特定のプログラム言語を使用しログ処理などができる。 | さまざまなプログラム言語を使用しログ処理などができない。 |
評価項目4(到達目標4) | ネットワークプログラミングを用いた通信のシステムをつくることができる。 | ネットワークプログラミングを用いた通信の単純なシステムをつくることができる。 | ネットワークプログラミングを用いた通信のシステムをつくることができない。 |
学科の到達目標項目との関係
学習・教育到達度目標 A-4
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JABEE b
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JABEE d-1
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JABEE e
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教育方法等
概要:
前期前半:データサイエンス・AIに関する基本的な知識と,Excelを用いた統計処理について学習する。
前期後半・後期:様々なプログラミング言語の使用方法,ソケットプログラミングについて学習する。
授業の進め方・方法:
予備知識:これまでの数学の内容を理解しておくこと、Linux、Windowsの簡単な操作ができること
講義室:ICT室、教室
授業形式:講義と演習
学生が用意するもの:ノート、ファイル、関数電卓
※この科目は学修単位科目のため、事前・事後学習としてレポートやオンラインテスト等を実施します。
※前期前半の8コマを濱田教員が担当。前期後半と後期の22コマを佐当教員が担当。
注意点:
評価方法・評価基準:<前期前半:濱田>課題20点(A2)、レポート5点(A3)で評価し、25点満点での評価を算出。
<前期後半・後期:佐当>10つの授業テーマに対してレポート5点で評価し、最後のテーマは成果発表25点でも評価し、75点での評価を算出。
前期前半と前期後半・後期の評価を合計し、100点満点で60点以上を合格とする。
自己学習の指針:講義資料をよく読み、講義中の演習問題について理解すること。この科目は学修単位科目のため、授業時間と同じ程度の自主学習、演習を行うこと。
オフィスアワー:<濱田>月曜日 16:00~17:00 金曜日 16:00~17:00
<佐当>月曜日 12:00~13:00
※到達目標の( )内の記号はJABEE学習・教育到達目標
授業の属性・履修上の区分
授業計画
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週 |
授業内容 |
週ごとの到達目標 |
前期 |
1stQ |
1週 |
オリエンテーション 社会で起きている変化 統計の活用事例に学ぶ1 (本当の主要顧客を発見して売上アップ!) |
この授業の目的について理解できる 社会で起きている変化を知り、データサイエンスやAIを学ぶことの意義を理解できる 顧客データの統計的記述から特性を分析できる
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2週 |
社会で活用されているデータ データ・AIの活用領域 統計の活用事例に学ぶ2 (天気と売上の関係から、効果的な販売・仕入れ) |
どのようなデータが集められ、活用されているのかを知ることができる 気象条件との相関を分析し、販売戦略を検討できる
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3週 |
データ・AI利活用のための技術 データ・AI利活用の現場 統計の活用事例に学ぶ3 (統計的思考で商品の品質チェック!) |
データ・AIを活用するために使われている技術の概要を知ることができる データ・AIを活用することによって、どのような価値が生まれているかを知ることができる サンプリング調査による品質の統計的推定ができる
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4週 |
データ・AI利活用の最新動向 データを読む 統計の活用事例に学ぶ4 (統計的検定でサプリメントの効果判定!) |
データ・AI利活用における新技術と最新動向を知ることができる グラフや統計情報から起きている事象の背景や意味合いを理解することができる 標本調査と検定でサプリメント効果が実証できる
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5週 |
データを説明する データを扱う 統計力チャレンジ1 (公的統計を使って、都市計画に挑戦!1) |
適切な可視化方法を選択して他者に説明できる 小規模データを集計・加工できる 公的統計のデータ収集ができる
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6週 |
データ・AIを扱う上での留意事項 データを守る上での留意事項 統計力チャレンジ2 (公的統計を使って、都市計画に挑戦!2) |
データやAIを使うにあたり最低限気をつけるべきことを理解する 公的統計の記述的分析ができる
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7週 |
統計力チャレンジ3 (公的統計を使って、都市計画に挑戦!3) |
公的統計を用いて、自分で考えながらデータの分析ができる
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8週 |
ピュアレビュー、まとめ |
設定された観点によって、他人のレポートの評価を行うことができる
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2ndQ |
9週 |
tex |
Latexを用いてレポートや論文を作成できる
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10週 |
インターネットネットリテラシー |
インターネットリテラシーを学び,インターネットの利点・欠点を理解できる
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11週 |
コマンド入門 |
コマンドを利用してLinuxが操作できるようになる
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12週 |
コマンド応用 |
コマンドを利用してログ処理ができる
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13週 |
shell |
shellを利用してログ処理ができる
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14週 |
perl |
perlを利用してログ処理ができる
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15週 |
gnuplot |
gnuplotを使ってグラフを描画できる
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16週 |
前期まとめ |
様々な言語をつかって自動的にログ処理ができる
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後期 |
3rdQ |
1週 |
ソケット間通信 |
ソケット間通信について理解できる
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2週 |
ソケットプログラミング(C言語) |
C言語を用いてソケットプログラミングができる
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3週 |
ソケットプログラミング(C言語) |
C言語を用いてソケットプログラミングができる
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4週 |
python |
pythonを用いてログ処理ができる
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5週 |
ソケットプログラミング(python)ーチャット |
pythonを用いてチャットプログラムが実装できる
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6週 |
ソケットプログラミング(python)ーチャット |
pythonを用いてチャットプログラムが実装できる
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7週 |
ソケットプログラミング(python)ー自由課題 |
pythonを用いて様々なネットワークサービスを実装できる
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8週 |
ソケットプログラミング(python)ー自由課題 |
pythonを用いて様々なネットワークサービスを実装できる
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4thQ |
9週 |
ソケットプログラミング(python)ー自由課題 |
pythonを用いて様々なネットワークサービスを実装できる
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10週 |
ソケットプログラミング(python)ー自由課題 |
pythonを用いて様々なネットワークサービスを実装できる
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11週 |
ソケットプログラミング(python)ー自由課題 |
pythonを用いて様々なネットワークサービスを実装できる
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12週 |
ソケットプログラミング(python)ー自由課題 |
pythonを用いて様々なネットワークサービスを実装できる
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13週 |
成果発表 |
聴衆に対して目的、実装方法、成果について明確に伝えることができる
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14週 |
成果発表 |
聴衆に対して目的、実装方法、成果について明確に伝えることができる
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15週 |
成果発表 |
聴衆に対して目的、実装方法、成果について明確に伝えることができる
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16週 |
成果発表 |
聴衆に対して目的、実装方法、成果について明確に伝えることができる
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評価割合
| 試験 | 演習 | 課題 | レポート | 成果発表 | 合計 |
総合評価割合 | 0 | 0 | 20 | 55 | 25 | 100 |
専門的能力 | 0 | 0 | 20 | 55 | 25 | 100 |