| 担当者 | 五月女 仁子教員紹介 | |
|---|---|---|
| 単位・開講先 | 選択 2単位 [観光経営学科] | |
| 科目ナンバリング | INF-202 | |
この授業では、データサイエンスの基礎知識とその技能のであるデータ分析と画像処理について、Pythonというプログラミング言語を使って学習します。
① データサイエンスの基礎知識を学習する
② 大量のデータを用いたデータ分析を学習する
③ 画像処理の基本を学習する
授業内のミニ課題(33％)、中間試験(33%)、期末試験(34％)で総合評価します。
| 種別 | 書名 | 著者・編者 | 発行所 |
|---|---|---|---|
| 教科書 | 教科書の指定はありませんが、講義資料は事前にアップしてあります。 | ||
| 参考文献 |
授業で出されたミニ課題は必ず復習しておいてください。講義は、前回までの内容が分かっているものとしてすすめます。
授業では毎回、ミニ課題が出されます。この課題は授業内の提出が絶対です。
本授業は、PCを持っていること、Wifiの環境があることが絶対です。
情報処理演習Ⅰの続きですので、情報処理演習Ⅰの内容(GoogleDriveの使い方、Python入門)は理解されているものとして授業をすすめます。
| 回 | 授業内容 |
|---|---|
| 第1回 | ガイダンス、情報処理演習Ⅰの復習 データサイエンスとは |
| 第2回 | データサイエンス概論 |
| 第3回 | ローカル変数とグローバル変数、ファイルの分割 |
| 第4回 | 大量のデータを扱うために pandasについて SeriesとDataFrameの使い方 |
| 第5回 | グラフのあらわし方 （データの特徴をつかむ） データの読み込み、データの書き込み |
| 第6回 | 機械学習の流れ scikit-learnについて |
| 第7回 | 中間試験(小テスト)、まとめ |
| 第8回 | 機械学習の体験1 アヤメの分類 |
| 第9回 | 機械学習の体験2 過去の気象データから気温の予測を行う |
| 第10回 | 機械学習の体験3 ワインの判定 |
| 第11回 | OpenCVについて1 Matplotlibについて 画像処理の基本1 |
| 第12回 | OpenCVについて2 画像処理の基本2 |
| 第13回 | ディープラーニングとは TensorFlow、Kerasについて |
| 第14回 | 期末試験(小テスト）、まとめ |
| 第15回 | ディープラーニング ：(オンライン授業) アヤメの分類 |
