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| 徳島文理大学短期大学部 |
| 科目番号 | 11296 | 担当教員名 | 山本 由和 | 単位 | 2単位 |
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| 科目群 | 専門 | 必修・選択 | 必修 | 開講期 | 後期 | 対象年次 | 2年 |
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| 授業概要 |
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| データサイエンスとAIに関する知識・スキルを自らの専門分野において応用するための講義と演習を行う． 最初に，ビッグデータとデータエンジニアリングとデータ表現についての講義を行う． 次に，データサイエンス基礎とAI基礎の講義内容を含めて，分析設計を理解するために，実データ，実課題を⽤いたグループでの分析を行う．そして，分析結果を理解して，プレゼンテーションを行う． なお，この授業の内容は，文部科学省「数理・データサイエンス・AI教育強化拠点」コンソーシアムのモデルカリキュラムに沿っているので，工業数学Bと工業数学B演習の内容を使用します．工業数学Bと工業数学B演習の単位を修得していることが望ましい． |
| 到達目標 |
| 1. 知識 データを収集・処理・蓄積するための技術の概要を理解する 2. 態度 データベースから必要なデータを抽出し，データ分析のためのデータセットを作成できる 3. 技能 数千件から数万件のデータを加⼯処理するプログラムを作成できる 4. 思考・判断 コンピュータでデータを扱うためのデータ表現の基礎を理解する |
| 授業計画 | 授業形態 | 授業時間外学習 | |
|---|---|---|---|
| 【1】 | ガイダンス，データエンジニアリングの概要 | 講義 | 配布された演習問題を用いて復習する。 【所用時間】1.5時間 |
| 【2】 | ビッグデータとデータエンジニアリング(ICTの進展，ビッグデータ，ビッグデータの収集と蓄積，クラウドサービス，ビッグデータ活用事例) | 講義 | 配布された演習問題を用いて復習する。 【所用時間】1.5時間 |
| 【3】 | データ表現(コンピュータで扱うデータ(数値，文章，画像，音声，動画など), 構造化データ，非構造化データ，情報量の単位(ビット，バイト), ⼆進数，⽂字コード，配列，⽊構造, ネットワークグラフ) | 講義 | 配布された演習問題を用いて復習する。 【所用時間】1.5時間 |
| 【4】 | データの収集，(IoT, エッジデバイス，センサーデータ，Webクローラー，スクレイピング), データの整形・加工，データの集計(集計処理，サンプリング処理，クレンジング処理) | 講義 | 配布された演習問題を用いて復習する。 【所用時間】1.5時間 |
| 【5】 | データベース管理システムの利用(テーブル定義，ER図，主キーと外部キー，リレーショナルデータベース，SQL, DML, DDL, DCL, ビッグデータの分散処理，結合処理，データの標準化，タミー変数) | 講義 | 配布された演習問題を用いて復習する。 【所用時間】1.5時間 |
| 【6】 | 情報セキュリティの基礎概念，暗号化(セキュリティの3要素(機密性，可用性，完全性), データの暗号化，復号化，公開鍵認証基盤) | 講義 | 配布された演習問題を用いて復習する。 【所用時間】1.5時間 |
| 【7】 | プログラミング基礎(文字型，整数型，浮動小数点型，変数，代入，四則演算，論理演算，関数，引数，戻り値，順次，分岐，反復) | 講義 | 配布された演習問題を用いて復習する。 【所用時間】1.5時間 |
| 【8】 | グループワーク(重回帰分析) | 講義と演習・実習 | 配布された演習問題を用いて復習する。 【所用時間】1.5時間 |
| 【9】 | グループワーク(ロジスティック回帰分析) | 講義と演習・実習 | 配布された演習問題を用いて復習する。 【所用時間】1.5時間 |
| 【10】 | グループワーク(主成分分析) | 講義と演習・実習 | 配布された演習問題を用いて復習する。 【所用時間】1.5時間 |
| 【11】 | グループワーク(アソシエーション分析) | 講義と演習・実習 | 配布された演習問題を用いて復習する。 【所用時間】1.5時間 |
| 【12】 | グループワーク(クラスター分析) | 講義と演習・実習 | 配布された演習問題を用いて復習する。 【所用時間】1.5時間 |
| 【13】 | グループワーク(課題設定とその解決法の検討) | 講義と演習・実習 | 配布された演習問題を用いて復習する。 【所用時間】1.5時間 |
| 【14】 | グループワーク(課題解決と発表資料作成) | 講義と演習・実習 | 配布された演習問題を用いて復習する。 【所用時間】1.5時間 |
| 【15】 | グループワーク(成果発表) | 実習 | 配布された演習問題を用いて復習する。 【所用時間】1.5時間 |
| 評価方法 |
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| 以下の項目に概ねの評価比率を与え，各項目の総和を基本とした評価点とする． ・講義毎に実施する確認問題の得点: 30% ・試験とまとめの総計の得点: 70% 定期試験・演習対する解答はGoogle Classroomを通じてフィードバックする． |
| 教科書 |
| 応用基礎としてのデータサイエンス，講談社 |
| 参考図書 |
| 教養としてのデータサイエンス，講談社 |
| 備考 |
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| 授業計画１項目につき、２コマ連続して授業を行う。 【オフィスアワー】水曜・5時間目(16:25〜17:55) 10号館8F 3801室 【科目ナンバー】ECDS201L 【実務経験】なし |