学部・大学院区分
Undergraduate / Graduate		農・博後
時間割コード
Registration Code		4900008
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３
科目名　【英語】
Course Title		Special Lecture on Data Science 3
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		秋１期 水曜日 ５時限
Fall1 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)
近年は一度の測定で得られるデータが膨大になってきています。
これらのデータを効率的に解析するには、プログラム技能が必須です。
またLLMの出現によりプログラミングは非常に簡単になりました。
そこで本授業ではアクティブラーニング形式で、皆さん一人一人にご自身で課題（Pythonを用いたプログラム）を設定いただき、その課題達成を目標とします。
課題は研究に関すること、趣味に関することどちらでも構いません。
授業の目的　【英語】
Goals of the Course
In recent years, the amount of data obtained from a single measurement has become increasingly massive. Efficiently analyzing such data now requires programming skills. Furthermore, with the advent of LLMs, programming has become significantly easier.

In this course, we will adopt an active learning format, where each of you will set your own project (a program using Python) as a personal goal. Your project can be related to your research or your hobbies—either is perfectly acceptable. Achieving this self-defined goal will be the primary focus of the course.
到達目標　【日本語】
Objectives of the Course(JPN)
PythonプログラムおよびLLMを組み合わせることで、目標とするプログラムを作成するための手順を学ぶ。
到達目標【英語】
Objectives of the Course
You will learn the steps to create your target program by combining Python programming with LLMs.
授業の内容や構成
Course Content / Plan
1.導入
2.課題発表
3.データ解析入門
4.進捗報告Aグループ
5.進捗報告Bグループ
6.報告会Aグループ
7.報告会Bグループ


Introduction
Project Proposal
Introduction to Data Analysis
Progress Reports - Group A
Progress Reports - Group B
Final Presentations - Group A
Final Presentations - Group B
履修条件・関連する科目
Course Prerequisites and Related Courses
この授業を履修するにはData Sciences 1 、Data Sciences 2の単位を取得している必要があります。
You must have Data Sciences 1 and Data Sciences 2 credits to take this class.
成績評価の方法と基準
Course Evaluation Method and Criteria
毎回の授業の出席と最終課題（Markdown形式）
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
なし(配布資料)
none（Handouts）
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.
TACTおよびZOOM
TACT 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