Teaching

Excelを用いて，データの扱い方の基礎を学び， 記述統計・相関分析・回帰分析・仮説検定などの基本的な分析手法や， データの可視化を通じて， データから状況を読み取り説明する力を身につけます。

ビジュアルプログラミング言語 Scratch を用いて， 変数・条件分岐・繰り返し・関数などの基礎から， アルゴリズムの考え方を学び， 実際に動くプログラムやオリジナルのゲームを作りながら プログラミングの基礎力を養います。

Pythonを用いて，データ理解・加工・可視化といった データサイエンスの基本プロセスを学び， 回帰分析などの代表的な統計的手法を， 実データに適用しながら考察する力を身につけます。

人を対象とした調査を題材に， 調査設計・アンケート作成・集計・分析・発表まで， リサーチの一連の流れを実践的に学びます。

※本授業は複数教員によるオムニバス形式で実施されます。

目的に合わせた分析手法の選択や，機械学習を用いたモデル化，結果の評価・解釈などを通じて，応用的なデータ活用を実践的に学びます。

実データを扱う演習を通じて， データ収集・データベース構築・前処理・集計・分析までを一貫して実践し， ビッグデータ活用の基礎的な実装力を身につけます。

判断や選択を支える考え方を， 数理モデルや最適化問題を例に学び， 現実の課題に対する意思決定を論理的に説明できる力を養います。

現代社会におけるデータサイエンスやAIの役割を題材に， データの読み方，AI・データ活用の基礎，および利活用に伴う倫理・社会的課題について学びます。 オムニバス形式・オンデマンド授業として構成されており， 画像解析や機械学習の基本的な考え方を含め， データやAIを「理解して使う」ための基礎知識を身につけることを目的としています。

※本授業は複数教員によるオムニバス形式で実施されます。
（担当回：第14回「画像解析」，第15回「データ活用実践」）