【授業の目的】

☆対応するディプロマ・ポリシー：専門知識(DP1)，思考力(DP3)，判断力(DP4)，表現力(DP5)
・情報関連分野で就職できる様に実践的なスキルを身につける事を想定している．本学の教育理念の本学の教育目標である「専門学術の振興」に貢献する事を授業目標とする．

【到達目標】

1. 発想力の育成，アイディアの出し方新規性のある発見の仕方，調査力向上，意思決定能力の向上を通して成果(output)の出し方の修得
2. 幅広い知識を活用した問題解決能力の修得
3. コンピュータ・サイエンス / AI技術(テキストマイニング/データマイニング）の基礎知識の修得
4. Pythonを使ったプログラミング力、データ解析力の修得

【授業計画】

- 受講にはMoodle(ムードル)というLMS(講義管理システム）の使用の同意を要します。
--- Moodleを通じて講義資料の配布やレポートの受付、テストの実施を行います。
--- 欠席した場合もMoodleより講義資料を取得して下さい。
- オンライン講義になった場合、ZOOMを利用した講義を予定。ミーティングIDは講義案内システムを通じて連絡します。
- ゼミ後にも、積極的に研究される学生に来て頂けると幸いです。

★ ※ データ解析/Python開発ができる性能を持つ「ノートPCの持参」が必要
(1) 数台PCを貸与できる可能性あり、借用は無料でノートPC持参は不要。『希望者は、必ず・事前に箕輪へ借用可能か確認する事』。
(2) 最低仕様:
- 64bitのOS(=Windows or MacOS or Linux。32bitOSは不可、研究用ソフト起動不可故。外付けSSDよりLinux起動でも可、事前相談下さい）
- メモリ(RAM): 8GB以上 (増設できるようなら8GB以上望ましい)
- CPU: "Core i3"より高速なCPUが良い("Core i5"以降が良い、ネットブック用CPU(例:Atom)は不可)。
- ストレージ: 最低10GB、betterなのは20GBの空きが必要。HDDより高速なSSDが望ましい。SSDは256GBが5千円程度で販売されており、移行手手伝います）
- インタフェース: USB3.0以降のポートが1つある方がよい(必須ではありませんが、外付けSSDからLinux起動の場合は必須)
(3) PCの"調達"はヤフオク、メルカリからなどで結構です、また、相談も受け付けます。
(4) また、PCの"要件の適合可否"についてもメール相談を受けます。その際、PCの製造メーカー、型番号を要記載


★ 研究テーマ：
- データ(テキスト含む)研究: 意思決定のための予想の研究．事例解析/文章解析などから社会的有用な知見を研究．解析ソフトで対応し非プログラミングを希望する学生にも対応しますが，Python演習講義(後述)+ゼミ2(箕輪)の受講望ましい。


★ 備考
- 望ましい受講講義：「授業関連科目」(後述)を要参照

★ 講義内容
- ※ データ解析のため、Pythonというプログラミング言語の習得を要します。下記スケジュールの中、必要に応じてその演習講義を含めます。
- 適宜、解析結果のレポート執筆、および、発表してもらうタスクがあります。

1. オリエンテーション (ゼミの進め方)の説明; Moodleより資料配布
- 事前学修： (Moodleに記された)次回講義内容を予習する事(1時間)
- 事後学修：実施した講義内容の復習(1時間)

2-13. データ解析法(基礎・実践)/ツール実践1; Moodleより資料配布
- 事前学修： (Moodleに記された)次回講義内容を予習する事(1時間)
- 事後学修：実施した講義内容の復習(1時間)

14-15. 論文の書き方 ; Moodleより資料配布
- 事前学修： (Moodleに記された)次回講義内容を予習する事(1時間)
- 事後学修：実施した講義内容の復習(1時間)

16-30. データ解析法2(Python基礎, pandas, matplotlibなどによるデータ解析); Moodleより資料配布
- 事前学修： (Moodleに記された)次回講義内容を予習する事(1時間)
- 事後学修：実施した講義内容の復習(1時間)

【予習・復習】

上記「授業計画」を参照して下さい．

【授業関連科目】

- 強く受講が望ましい：アプリケーション作成演習 ※ Pythonの基礎の修得されていれば結構です
- できるだけ受講が望ましい：研究演習2年生
- 強く受講を切望：現代数学の招待A(統計学), 使える数学A(線形代数)
- 受講しているのが望ましい：使える数学B(微分積分)，Javaプログラミング，VBプログラミング
- 受講していると良い：データベース論，ネットワーク論

【成績評価方法・注意】

- 採点：レポート45%、成果発表25%、受講態度30%で評価します。
※ レポートと成果発表は、いわゆる研究への理解、研究スキル、知識の修得の点で評価します。
不明な点は箕輪までお尋ね下さい．

【教科書】

著者：柴田淳　書名：みんなのPython 第4版　出版社：SB Creative
著者：下山 輝昌　書名：Python実践データ分析100本ノック　出版社：秀和システム

【参考書】