検索したい科目／教員名／キーワードを入力し「検索開始｣ボタンをクリックしてください。
※教員名では姓と名の間に１文字スペースを入れずに、検索してください。
情報科学講究１
| 令和2年度以降入学者 | 情報科学講究１ | ||||
|---|---|---|---|---|---|
| 令和元年度以前入学者 | 情報科学講究１ | ||||
| 教員名 | 尾崎知伸 | ||||
| 単位数 | 2 | 学年 | 3 | 開講区分 | 文理学部 |
| 科目群 | 情報科学科 | ||||
| 学期 | 前期 | 履修区分 | 必修 | ||
| 授業の形態 | オンライン同時双⽅向型授業と一部対面授業 BlackboardコースID : 木曜３限→20213005 |
|---|---|
| 授業概要 | データマイニング技術の基礎知識の習得 |
| 授業のねらい・到達目標 | 卒業研究等を踏まえ，データマイニング技術に関する基礎的な知識が説明できる． データを獲得・蓄積・加工・集計するための基本的な処理操作ができる． この科目は文理学部(学士(理学))のディプロマポリシーDP6及びカリキュラムポリシーCP9に対応している。 |
| 授業の方法 | 授業の形式：【講究】 電子資料による講義と計算機を用いた演習を行う.また，簡単なデータ分析を行い発表を行う. なお，対面授業に出席できなかった場合は，都度指示する資料を閲覧した上で，Blackboardに配信する課題を提出することとする． |
| 履修条件 | 学科内規による |
| 授業計画 | |
|---|---|
| 1 |
【対面/同時双方向型】ガイダンス（授業のテーマや到達目標及び授業の方法について説明する） 演習環境の整備 【事前学習】シラバスを確認し, 当該分野に関する簡単な調査を行う （2時間） 【事後学習】演習環境を設定する （2時間） |
| 2 |
【対面/同時双方向型】Unixリテラシー
【事前学習】Unixリテラシーに関する資料を通読し，内容を簡単にまとめる （2時間） 【事後学習】Unixリテラシーに関する学修内容を振り返り，知識・技術の定着を図る （2時間） |
| 3 |
【対面/同時双方向型】コマンドラインによるデータの加工(1)：正規表現によるデータの選択
【事前学習】正規表現に関する資料を通読し，内容を簡単にまとめる （2時間） 【事後学習】正規表現に関する学修内容を振り返り，知識・技術の定着を図る （2時間） |
| 4 |
【対面/同時双方向型】コマンドラインによるデータの加工(2)：コマンドの連携
【事前学習】コマンド連携に関する資料を通読し，内容を簡単にまとめる （2時間） 【事後学習】コマンド連携に関する学修内容を振り返り，知識・技術の定着を図る （2時間） |
| 5 |
【対面/同時双方向型】関係データベース(1)：導入
【事前学習】関係データベースの導入に関する資料を通読し，内容を簡単にまとめる （2時間） 【事後学習】関係データベースの導入に関する学修内容を振り返り，知識・技術の定着を図る （2時間） |
| 6 |
【対面/同時双方向型】関係データベース(2)：高度な問い合わせ
【事前学習】関係データベースの問い合わせ処理に関する資料を通読し，内容を簡単にまとめる （2時間） 【事後学習】関係データベースの問い合わせ処理に関する学修内容を振り返り，知識・技術の定着を図る （2時間） |
| 7 |
【対面/同時双方向型】関係データベース(3)：データ分析への応用
【事前学習】関係データベースの応用に関する資料を通読し，内容を簡単にまとめる （2時間） 【事後学習】関係データベースの応用に関する学修内容を振り返り，知識・技術の定着を図る （2時間） |
| 8 |
【対面/同時双方向型】データサイエンス(1)：導入
【事前学習】データサイエンスの導入に関する資料を通読し，内容を簡単にまとめる （2時間） 【事後学習】データサイエンスの導入に関する学修内容を振り返り，知識・技術の定着を図る （2時間） |
| 9 |
【対面/同時双方向型】データサイエンス(2)：可視化と集計
【事前学習】可視化と集計に関する資料を通読し，内容を簡単にまとめる （2時間） 【事後学習】可視化と集計に関する学修内容を振り返り，知識・技術の定着を図る （2時間） |
| 10 |
【対面/同時双方向型】データサイエンス(3)：統計分析
【事前学習】統計分析に関する資料を通読し，内容を簡単にまとめる （2時間） 【事後学習】統計分析に関する学修内容を振り返り，知識・技術の定着を図る （2時間） |
| 11 |
【対面/同時双方向型】データサイエンス(4)：回帰分析
【事前学習】回帰分析に関する資料を通読し，内容を簡単にまとめる （2時間） 【事後学習】回帰分析に関する学修内容を振り返り，知識・技術の定着を図る （2時間） |
| 12 |
【対面/同時双方向型】データサイエンス(5)：教師あり学習
【事前学習】教師あり学習に関する資料を通読し，内容を簡単にまとめる （2時間） 【事後学習】教師あり学習に関する学修内容を振り返り，知識・技術の定着を図る （2時間） |
| 13 |
【対面/同時双方向型】総合演習，期末報告会の準備(1):発表資料の準備
【事前学習】報告会用の発表資料を準備する （2時間） 【事後学習】議論を通じ，発表資料を改善する （2時間） |
| 14 |
【対面/同時双方向型】総合演習，期末報告会の準備(2)：発表資料の改善
【事前学習】報告会用の発表資料を準備する （2時間） 【事後学習】議論を通じ，発表資料を改善する （2時間） |
| 15 |
【対面/同時双方向型】期末報告会
【事前学習】報告会用の発表資料を準備する （2時間） 【事後学習】発表と議論を振り返り，今後の発展について考察する （2時間） |
| その他 | |
|---|---|
| 教科書 | なし |
| 参考書 | 参考書等は，随時指定する．また一部，オンライン教材を利用する予定である． |
| 成績評価の方法及び基準 | 授業参画度:毎回の実習・演習の成果と期末報告会の内容により評価する．(100%) 対面授業に出席できなかった場合は，都度指示する課題を対象に評価を行う． |
| オフィスアワー | 質問等は随時を受け付ける．原則，アポイントをとること． |