データサイエンス
ソーシャルデザイン学科｜選択必修｜３年後期
データサイエンス/2026
本授業では、AI（人工知能）の基礎となるデータサイエンスの全体像を、具体的なデータを用いた演習を通して包括的に学びます。数値や文字（カテゴリ）として得られるデータの扱い方から、統計的手法、機械学習などについて、統計ソフトウエアやPythonプログラミングを通して学びます。
- 本授業科目は、ソーシャルデザイン学科の DP2 及び CP3 に基づいてソーシャルデザインのためのデータ活用能力を育成することを目的としている。
- 本授業科目は、ソーシャルデザイン学科の共通基盤となる論理的思考力・分析力・課題解決力を育成する科目として、２年後期に配当されている。
シラバス
- 第１回 ガイダンス
- データサイエンスの関連領域
- データの取り扱い
- 演習１：SpreadSheet の活用
- 第２回 統計解析１
- 要約統計量（記述統計量）
- データと尺度
- 独立編集と従属変数
- 相関関係と因果関係
- 演習２：SpreadSheet で体験
- 第３回 統計解析２
- 相関
- クロス集計
- 演習３：SpreadSheet で体験
- 第４回 Python プログラミング１
- Python言語について
- GoogleColaboratoryについて
- 演習４：Python Basic
- 入力・処理・出力
- 変数について
- 第５回 Python プログラミング２
- 判断とループ
- 関数について
- オブジェクト指向について
- 演習５：MonteCarloMethod
- 第９回 データビジュアライゼーション
- 地理情報の可視化
- 演習９
- WordCloud
- 演習９＋
- 第10回 機械学習１
- 機械学習の概要
- 機械学習体験 Teachable Machine
- 線形回帰
- 演習10
- 第13回 機械学習４
- 第14回 総括｜データサイエンスとAI
