データサイエンス基礎演習
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。
講義概要
- 講義日程
- 第3クォーターまたは第4クォーター・月曜日5限
- 講義形態
- オンライン授業
- 対象者
- 全学部の1、2、3、4年次生
- 講義内容
- 文系・理系を問わず全学の学生が，Pythonを用いて初等的なデータ分析を自分の手で行えるようになること。特に，pandasフレームワークを用いて，目的・用途に応じたデータセットを自分の手で構築し，基本的な操作が行えるようになることを目指す。
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，制御構造
- 第3回：リスト，配列，関数
- 第4回：Pandas
- 第5回：ファイル入出力，プロットと可視化
- 第6回：生データからデータセットへ
- 第7回：Hello データサイエンス
- 参考
- 昨年度の講義内容はこちらをご覧ください。
