授業の概要（ねらい）

この授業では、情報処理演習Ⅰに学習したPython言語を使ったプログラミングの基礎を踏まえて、プログラミングの応用について学習します。データサイエンスの概念やデータ分析、画像処理を理解します。

授業の到達目標

①　コンテナについて基礎知識を修得します。
②　画像処理の基本を修得します。
③　大量のデータを用いたデータ分析手法を修得します。

成績評価の方法および基準

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。
授業内のミニ課題はその授業内で解説します。中間試験の解説は授業内でとりあげ、期末試験の解説はLMSに掲載します。

教科書・参考文献

準備学修の内容

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。
・予習は前回の授業で予習用に出された用語などについて調べまとめておくこと。
・復習は授業で行ったミニ課題をPCを使って実際に作成し、再挑戦すること

その他履修上の注意事項

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。
復習を考えれば、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。

授業内容