| 【サブタイトル】 |
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Pythonによるデータ解析演習 |
| 【講義の目的・内容】 |
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本演習では、プログラミング言語Pythonを用いて種々のデータを解析することで、「データ・マイニング論」講義で学んだ知識を、より実践的に理解する。 |
| 【学修到達目標】 |
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本演習では、プログラミング言語Pythonを用いて種々のデータを解析することで、「データ・マイニング論」講義で学んだ知識を、より実践的に理解する。 |
| 【講義スケジュール】 |
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"第1回: 環境構築
第2回: 偏相関＋重回帰分析の発展①
第3回: 偏相関＋重回帰分析の発展②
第4回: matplotlib発展
第5回: 可視化(コロプレス図)
第6回: 単純ベイズ分類器・基礎
第7回: 単純ベイズ分類器・応用、次元削減
第8回: クローリングとスクレイピング
第9回: 多様体学習
第10回: 因子分析
第11回: 推薦システム・基礎
第12回: 推薦システム・応用
第13回: アソシエーション分析
第14回: 後半のまとめ
第15回: 総まとめ" |
| 【指導方法】 |
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講義のサンプルプログラムをもとに、別のデータに対する解析を行うプログラムを作成し、またプログラムの変更、機能拡張などに取り組むことで、理解を深める。 |
| 【事前・事後学修】 |
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"事前学習: 各関連講義の理解
事後学習: 講義内容の復習を十分に行う" |
| 【成績評価の方法・基準】 |
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講義への積極的な参加状況と、講義内で指示される課題等の提出状況・内容をもとに評価する |
| 【受講要件】 |
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データ・マイニング論の履修。MOOCs等を用いて自学自習しておくことを強く推奨する。 |
| 【テキスト】 |
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なし |
| 【参考書】 |
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講義の中で適宜紹介する |
| 【関連分野・関連科目】 |
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"「情報連携のための確率・統計学I/II」
「DS基礎」
「データマイニング論」
「DS演習I」" |
| 【備考】 |
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| 【添付ファイル1】 |
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| 【添付ファイル2】 |
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| 【添付ファイル3】 |
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| 【リンク】 |
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