| 授業科目名 | データサイエンス演習基礎 |
| 科目名（フリガナ） | データサイエンスエンシュウキソ |
| 単位数 | 1 単位 |
| 開講時期 | 前期 |
| 担当教官 | IT 活用教育センター 原田 耕治 |
| 主担当者（カナ） | ハラダ コウジ |
| 授業時間 | 指定なし |
| 遠隔教育形態 | 非同期 WBL |
本演習授業は、本学と（株）キカガクが合同で開発したe-learning教材とその解説ビデオを利用して、機械学習の基礎的な内容を学びます。機械学習を学ぶ上で必要となる、基礎的な機械学習の考え方・数学・Python・機械学習によく用いられるライブラリなどについて学び、機械学習アルゴリズムを実装できることを目標とします。
機械学習、データサイエンス、Python
第 1 回 イントロダクション
第 2 回 機械学習の数学1（微分）
第 3 回 機械学習の数学2（線形代数）
第 4 回 機械学習の数学3（統計）
第 5 回 機械学習の数学4（単回帰分析）
第 6 回 機械学習の数学5（重回帰分析）
第 7 回 Python の基礎1（データ構造と制御文）
第 8 回 Python の基礎2（関数）
第 9 回 Python の基礎3（クラス）
第 10 回 数値計算
第 11 回 データ処理と可視化
第 12 回 機械学習の実装 教師あり学習（回帰）
第 13 回 機械学習の実装 教師あり学習（分類）
第 14 回 機械学習の実装 ハイパーパラメータ調整
第 15 回 機械学習の実装 教師なし学習
15 個あるすべての e-Learning 教材を学習したものにつき，教材内で出題された
課題レポートにより評価する。
S:90%以上
A:80-89%
B:70-79%
C:60-69%
