データサイエンス基礎演習A・データサイエンス基礎演習B
データ解析を行うためには、実際のデータを加工したり整理したりする必要があります。実際のデータ解析の初歩をExcelやPythonを使って体験してみましょう。どの分野でも役に立つはずです。この授業では、初歩のデータ分析・データ解析について、講義と各自のPCを用いた演習を交えながら理解を進めていきます。
データサイエンス基礎演習A・Bは数理・データサイエンス標準カリキュラムコース データサイエンス科目です。2019、2020、2021年度の入学者で、対象学部（※）に所属する学生は、この授業の単位を上記コース修了のために使用することができます。
※対象学部
2019年度入学生：文学部、国際人間科学部、経済学部、経営学部、法学部、理学部、工学部、農学部、海事科学部
2020年度入学生：文学部、国際人間科学部、経済学部、経営学部、法学部、医学部、理学部、工学部、農学部、海事科学部
2021年度入学生：文学部、国際人間科学部、経済学部、経営学部、法学部、医学部、理学部、工学部、農学部、海洋政策科学部
データサイエンス基礎演習A
- 講義日程
- 第３クォーター 月曜日5限
- 講義形態
- オンライン授業（オンデマンド型を中心としリアルタイムでのサポートも行う）
- 対象者
- 全学部の1、2、3年次生（定員150名：抽選登録）
- 講義内容
- 各自の PC を用いて、Excel の使い方に習熟するとともに、データ分析の基礎を講義・演習を通して学ぶ。
- Excel の基本操作、数式（関数）の利用、グラフの作成
- 確率分布、統計的推測
- 相関係数、散布図、回帰分析（線形単回帰）
- 応用
- ※オンライン化に伴い、変更になる場合があります
- 参考
- 昨年度の講義内容はこちらをご覧ください。
データサイエンス基礎演習B
- 講義日程
- 第４クォーター 月曜日5限
- 講義形態
- オンライン授業（オンデマンド型を中心としリアルタイムでのサポートも行う）
- 対象者
- 全学部の1、2、3年次生（定員150名：抽選登録）
- 講義内容
- 各自の PC を用いて、Python の使い方を習得するとともに、データ分析の基礎を講義・演習を通して学ぶ。
- Python の導入と Python の基本的な文法
- Python によるデータの扱いと視覚化、統計量の計算
- データ分析の様々な手法
- 応用
- ※オンライン化に伴い、変更になる場合があります
- 参考
- 昨年度の講義内容はこちらをご覧ください。
