学部・大学院区分 Undergraduate / Graduate		農・博前

時間割コード Registration Code		2930008

科目区分 Course Category		Ｃ類 Category C

科目名　【日本語】 Course Title		データサイエンス特別講義２

科目名　【英語】 Course Title		Special Lecture on Data Science 2

コースナンバリングコード Course Numbering Code

担当教員　【日本語】 Instructor		兒島　孝明 ○ 稲垣　哲也

担当教員　【英語】 Instructor		KOJIMA Takaaki ○ INAGAKI Tetsuya

単位数 Credits		1

開講期・開講時間帯 Term / Day / Period		春２期水曜日５時限 Spring2 Wed 5

対象学年 Year		１年 1

授業形態 Course style

授業の目的　【日本語】
Goals of the Course(JPN)

データマイニングの基本的な概念や原理を扱います。また、Pythonを用いたデータ操作のスキルアップを図ります。

授業の目的　【英語】
Goals of the Course

This course deals with the basic concepts and principles of data mining. It also enhances the development of students’ skill in data manipulation using Python.

到達目標　【日本語】
Objectives of the Course(JPN)

Pythonを用いた基本的なデータ操作技術とともに、生物学的ビッグデータ可視化の基礎を習得する。
Students will learn basic data manipulation techniques using Python as well as the basics of biological big data visualization.

到達目標【英語】
Objectives of the Course

授業の内容や構成
Course Content / Plan

1. Introduction: What is Data mining? What is Python?
2. Py Ingredients: Numbers, Strings, and Variables
3. Py Filling: Lists, Tuples, Dictionaries, and Sets
4. Py Crust: Code Structures
5. Py Boxes: Modules, Packages, and Programs
6. Py Art: 2-D Graphics, Plots, Graphs, and Visualization
7. Data mining with Python-Regression and Classification

履修条件・関連する科目
Course Prerequisites and Related Courses

Data Sciences 1

成績評価の方法と基準
Course Evaluation Method and Criteria

Evaluate each lesson by short report．

教科書・テキスト
Textbook

Introducing Python by Bill Lubanovic

参考書
Reference Book

課外学習等（授業時間外学習の指示）
Study Load(Self-directed Learning Outside Course Hours)

Installing the Anaconda Software

使用言語
Language Used in the Course

授業開講形態等
Lecture format, etc.

遠隔授業（オンデマンド型）で行う場合の追加措置
Additional measures for remote class (on-demand class)