| 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 | 後期 |
| 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 |
機械学習の基礎的な内容を学ぶ。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。
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～第 6 回 機械学習の数学
第 7 回～第 9 回 Python の基礎
第 10 回 数値計算
第１1 回 データ処理と可視化
第１2 回〜第 15 回 機械学習の実装
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%
