データサイエンス・AI演習A データサイエンス・AI演習B
データサイエンスの効果的な実践には，コンピュータ・ソフトウェアの活用が必須である．本講義では，データサイエンスのためのプログラミング言語として世界で広く普及しているPythonを採り上げ，演習を通してプログラミングの基礎，および，データサイエンスの実践方法について学習する。
データサイエンス・AI演習A
- 概要
- 以下の内容を「反転学習」を活用した演習形式で学習する．受講生は，各自のノートPCを活用して学習に取り組む．Pythonの実行環境は，Google Colabを利用予定である．
- 第1回：Python イントロダクション
- 第2回：データ型，演算子
- 第3回：制御構造，関数
- 第4回：オブジェクト，データ構造
- 第5回：Pandas
- 第6回：可視化，入出力
- 第7回：Hello データサイエンス
- 第8回：成果の報告・まとめ
- 曜日・時限
- 集中講義
- 2月17日（金）1～4限
- 2月20日（月）1～4限
- 開講形態
- オンライン
- 単位数
- 1単位
- 注意事項
- ・講義・演習は学生個人のPCを利用して行う。
- 対象者
- 経済学部・経営学部・法学部 計180名（各学部60名）
- 上記学部を除く全学部 計 20名
- 受付期間
- 9/14(水)17時～9/16(金)17時までうりぼーネットから抽選登録
データサイエンス・AI演習B
- 概要
- 第1回~第3回：この授業ではデータ分析のためのツールとしてPythonまたはExcelを用いる。そこでこれらのツールの使い方を、演習等を通して学ぶ。
- 第4回~第7回：PythonやExcelといったツールを用いたデータ分析のグループワークを行い、その分析結果についてグループディスカッションし、さらに得られた成果をまとめる。
- 第8回：成果の報告・まとめ
- 曜日・時限
- 集中講義
- 2月22日（水）1～4限
- 2月24日（金）1～4限
- 開講形態
- オンライン
- 対象者
- 経済学部・経営学部・法学部 計 90名（各学部30名）
- 上記学部を除く全学部 計 10名
- 単位数
- 1単位
- 注意事項
- ・先行するデータサイエンス・AI演習Aを履修していることが望ましい。
- ・課題やパソコンの準備等、その他履修上必要な事項はBEEF等で指示する。
- 受付期間
- 9/14(水)17時～9/16(金)17時まで、うりぼーネットから抽選登録
