| 科目名[英文名] | |||||
| 国際農業技術論 [International Comparative Agricultural Technology] | |||||
| 区分 | 選択必修 | 単位数 | 1 | ||
| 対象学科等 | 対象年次 | ～ | 開講時期 | 通年 | |
| 授業形態 | 通年 | 時間割番号 | WISE4003 | ||
| 責任教員 [ローマ字表記] | |||||
| 鈴木 健仁 [SUZUKI Takehito] | |||||
| 所属 | 動物病院機構 | 研究室 | メールアドレス | ||
| 概要 |
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Classcode: keqa7ek 本演習では，データサイエンス概論と連動した演習科目である．プログラミング言語Pythonを使用し，データサイエンスの基礎となるデータの加工・分析，可視化に関する実践的な演習を行う．また，基礎的な機械学習の方法（サポートベクターマシン，ニューラルネットワーク等）について理解し，修得する． |
| 到達基準 |
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・プログラミング言語Pythonの基礎を修得する。 ・モジュール（NumPy、 Pandas等）を使用してデータの加工、分析が実践できる。 ・モジュール（matplotlib等）を用いてデータを可視化できる。 ・モジュール（scikit-learn等）を用いて基礎的な機械学習の方法を実践できる。 |
| 授業内容 |
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10月28日から12月23日まで、土曜日午後開講。「データサイエンス概論」と交互に開催します。 教室：小金井13号館4階 L1342（@Koganei L1342, Build.13） 第１〜2回 10月28日（土）3〜4時限（13:00〜14:30, 14:45〜16:15） 第１回 オリエンテーション、プログラミング演習環境の設定 第２回 Pythonの基礎（変数、データ型、制御構造） 第3〜4回 11月18日（土）3〜4時限（13:00〜14:30, 14:45〜16:15） 第３回 NumPyの基礎（配列、行列演算） 第４回 Pandasの基礎（DataFrameの構築） 第5〜6回 12月9日（土）3〜4時限（13:00〜14:30, 14:45〜16:15） 第５回 データの可視化（matplotlib） 第６回 scikit-learnを用いた教師あり学習 （サポートベクターマシン） 第7〜8回 12月23日（土）3〜4時限（13:00〜14:30, 14:45〜16:15） 第７回 深層学習の基礎 第８回 まとめ |
| 履修条件・関連項目 |
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推奨科目。データサイエンス概論を履修していること。プログラミング経験があるとよい。 |
| テキスト・教科書 |
| 適宜配布する。 |
| 参考書 |
| Pythonプログラミングに関する書籍 |
| 成績評価の方法 |
| クラス内活動（貢献、ミニクイズ）（20％）、理解度を確認するための演習課題（40％）、最終課題（40%）。 |
| 教員から一言 |
| データサイエンスの実践的技術を修得し、そのスキルを自分の研究に役立ててください。 |
| キーワード |
| Python、NumPy、SciPy、Pandas、scikit-learn |
| オフィスアワー |
| 質問は電子メールで随時受け付ける。 |
| 備考１ |
| 備考２ |
| 参照ホームページ |
| 開講言語 |
| 英語 |
| 語学学習科目 |
| 更新日付 |
| 2023/08/18 15:07:39 |