教員免許取得のための必修科目

授業の目的

データサイエンスの解析の大半を占めるデータ前処理を適切に行うため、データを適した形に加工するための技術と、データを正しく理解するための可視化技術について学ぶ。

教育内容

データサイエンスにおける解析の約8割は、データの事前準備、つまり前処理と言われている。データハンドリングは、データの特性に基づき適した形に加工し、有効な変数を設計できるようにする手法である。また、データの特性を正しく知る上では「情報の可視化」が重要となる。可視化は、結果の確認や説明だけで無く、データサイエンスのあらゆるプロセスで必要となる要素である。本講義では、データハンドリングとしてデータベースとデータベースを扱うためのSQLの基礎、そして可視化についてその歴史とプログラミング手法を演習で身につける。また、外部講師を招いてデータ可視化の最新事例についても学ぶ。

教育方法

毎回項目に関する資料を配布し、その内容について理解を深めるためにパワーポイントおよびPythonスクリプトを用いて講義形式で進める。また、手技を身につけるため、項目に応じて数回程度の演習を行う。
演習課題に関する模範解答の配布およびフィードバックを行う。

卒業・学位授与の方針と当該科目の関連

DP4、DP5

授業内容(シラバス)

到達目標

データ特性に合わせた処理方法と可視化表現を適切に選択し、表現することができるようになる。

評価方法

初回を除く毎回の理解度確認課題（40%）とレポート演習課題（60%）で総合的に評価する。

準備学習(予習・復習等)

【講義時間外に必要な学修時間：60時間】
予習：事前に指定する次回講義に関するキーワードについて調べ、疑問点を明らかにしておくこと。
復習：講義中に出題する課題について解答を作成し、次回講義での解説に基づき比較・検討する

備考・その他

講義に関する質問はメールや対面で個別に対応すると共に、重要な質問に関しては受講者全員で共有する。
【科目ナンバリング：FU302-DM02】
【関連科目：プログラミングⅠ】

実務経験の授業への活用方法

（牧垣）複数民間企業でのデータ分析・基盤開発・活用経験をもとに、データ分析や可視化に関する講義を行う。
（ジャヤクマル）企業でのデータ分析経験を踏まえ、大規模データの扱い方や可視化について紹介・解説する。

教材