科目コード	3012101
科目名 (英語名)	データサイエンス基礎実習 (Fundamental Practice of Data Science)
対象学科	情報システム科
開講時期	2年　前期
担当教員	芝田浩
単位数	2
開講形態	講義, 実習
授業概要	【目的】 データサイエンスで⽤いられる基本的な分析を行い、分析結果からの考察を基に意思決定ができるような実践力の基礎を学ぶ 【到達目標】 データサイエンスの概念を理解し、データ分析と結果の整理を⾏うことができること 分析結果から何が⾔えるかを読み取ることができること 表計算ソフト,Python言語を⽤いた分析環境上で基本的なデータ分析が実践することができること 【科目の位置付け】 ・本校の教育、育成の重点目標の①に対応し、育成する人材像と教育の重点事項の①に対応する ・本校の育成する人材像と教育の重点事項の①、②、③、⑦、⑧に対応する ・情報システム科の教育目標の①に対応する ・以下に示すデータサイエンスとAI関連の科目を受講することで当該分野の基礎技術を一貫して習得することができる 「データサイエンス基礎実習」が関連する主な科目：「データサイエンス・AI入門」、「AI基礎」、「データサイエンス基礎」
授業計画	【授業の方法】 教科書及びスライド等を用いた講義と共に、各項目に沿ったプログラミングによる解析方法を学習する。その後、課題に対するプログラムの作成や解答に取り組むことで理解を深める。 【日程】 第1,2回:データサイエンスとPythonライブラリの基礎 第3回:データサイエンスと統計学の基礎 第4回:オープンデータを使用した分析 第5回:データの可視化 第6回:対応分析と主成分分析 第7回:スクレイピング 第8回:テキスト分析 第9回:決定木分析 第10回:重回帰分析 第11回:ロジスティック回帰分析 第12回:区間推定 第13回:統計的仮設検定 第14回:データサイエンスの活用 第15,16回:データサイエンス活用した演習課題
成績の評価	【基準】 「授業概要（到達目標）」の各項目が達成されていることを課題のレポートの内容にて評価し、合格の基準とする。 【方法】 課題レポートを総合し、合計100点で評価する。60点以上を合格とする。
教科書・参考図書	教科書：この１冊ですべてわかる　データサイエンスの基本,滋賀大学データサイエンス学部 (著, 編集), 宮本 さおり (その他), 中村 力 (その他),日本実業出版社
その他	【履修にあたり】 データを実際に分析することでどのようなことが言えるかを常に念頭に置くことが重要である。 授業毎に課されるレポートについては、提出時の遅延や内容不足があると減点となるので注意すること。 【この授業・実習に必要な機材】 実習に際してインターネットに接続可能なPC（実習室の環境）と学校で準備したGoogleのアカウントを用意すること