学部・大学院区分
Undergraduate / Graduate		農・博後
時間割コード
Registration Code		4900007
科目区分
Course Category		専門科目
Specialized Subject
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		稲垣　哲也 ○
担当教員　【英語】
Instructor		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、データ可視化の基礎を習得する。
到達目標【英語】
Objectives of the Course
Students will learn basic data manipulation techniques using Python as well as the basics of data visualization.
授業の内容や構成
Course Content / Plan
1.はじめに：データマイニングとは？ Pythonとは？
2. Pyの成分：数値、文字列、変数
3. Pyフィリング：リスト、タプル、辞書、およびセット
4. Py Crust：コード構造
5. Pyボックス：モジュール、パッケージ、およびプログラム
6. Py Art：2Dグラフィック、プロット、グラフ、および視覚化
7.Pythonを使用したデータマイニング-回帰と分類
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
毎回の授業の出席とレポート
Evaluate each lesson by attendee and short report．
教科書・テキスト
Textbook
なし(配布資料)
none（Handouts）
参考書
Reference Book
Introducing Python: Modern Computing in Simple Packages
課外学習等（授業時間外学習の指示）
Study Load(Self-directed Learning Outside Course Hours)
授業前にAnacondaをインストールしてください
Installing the Anaconda Software
使用言語
Language Used in the Course
日本語と英語の併用
Combination of Japanese and English
授業開講形態等
Lecture format, etc.
NUCTおよびZOOM
NUCT and ZOOM
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)
ＺＯＯＭで録画した授業を一定期間公開します
Lecture recorded with ZOOM will be released for a certain period of time