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授業科目名 データサイエンス入門
時間割番号 CDS009
担当教員名 チェン リー チュイ
開講学期・曜日・時限 後期・金・I-1-II-1 単位数 2
<対象学生>
応用化学科
<授業の目的>
この授業は,コンピュータの実習を通じて,数値データの処理・統計分析・可視化,文書・レポート・学術発表資料の作成,情報収集・交換などができるようになること。
すなわち「情報リテラシ-」と「データリテラシー」を身につけることを目標としている。
<本授業科目による獲得・涵養が特に期待されるコンピテンシー>(能力・資質)
全学共通教育科目向け
記号コンピテンシー(能力・資質)説明 
A共通汎用能力2・情報リテラシー情報収集力図書館やインターネットなどから多様な文献や資料を入手できる。
B3・数量的リテラシーさまざまな情報を統計学的手法などにより、数理的に表現・分析できる。
C4・論理的思考力情報を多面的・客観的にとらえ、筋道を立てて根拠を示しながら説明できる。
<到達目標>  到達目標とは
目標NO説明コンピテンシーとの対応
共通
11) コンピュータの基本操作,ファイルの管理などを行うことができる。A
22) 文書作成ソフトを利用して文書・レポートの作成を行うことができる。A
33) 表計算ソフト等を利用して実験データ等のデータ整理,作図,レポートの作成を行うことができる。B
44) ネットワーク環境の基本構成を理解し,ネットワークにアクセスして情報の検索を行うことができる。A
55) コンピュータを用いてデータの統計処理を行うことができる。B
66) 数値データの可視化によって特徴を見つけることができる。C
77) データサイエンスや計算科学等に必要なプログラミングの基礎を,Julia 言語を通して修得する。B
<成績評価の方法>
目標No割合評価の観点
110%受講態度&レポート:講義に出席して実習を十分に行っているか、レポートで講義内容をどの程度理解できたか。
220%受講態度&レポート:講義に出席して実習を十分に行っているか、レポートで講義内容をどの程度理解できたか。
320%受講態度&レポート:講義に出席して実習を十分に行っているか、レポートで講義内容をどの程度理解できたか。
410%受講態度&レポート:講義に出席して実習を十分に行っているか、レポートで講義内容をどの程度理解できたか。
510%受講態度&レポート:講義に出席して実習を十分に行っているか、レポートで講義内容をどの程度理解できたか。
610%受講態度&レポート:講義に出席して実習を十分に行っているか、レポートで講義内容をどの程度理解できたか。
720%受講態度&レポート:講義に出席して実習を十分に行っているか、レポートで講義内容をどの程度理解できたか。
合計100% 
<授業の方法>
学習管理システムE-Learning (Moodle)上に授業・課題資料を掲示する。
授業資料を参考して実習を行い,期限までに課題を提出する。
実習では,情報メディア館実習室の端末(コンピュータ、一人一台)を使用する。
自分の個人パソコンを使ってもOKです。
この授業はフリーの科学技術計算用言語 Julia を活用する。

対面と ZOOM または Team による授業を予定しています。
<受講に際して・学生へのメッセージ>
(未登録)
<テキスト>
(未登録)
<参考書>
(未登録)
<授業計画の概要>
1タイトル1)ガイダンス
事前学習
事後学習
授業内容の予習、実習課題の解決
授業内容データサイエンス概論,コンピュータ,CPU,記憶装置,OS,ファイルシステム,ファイルフォーマット一覧,インターネット,ワールドワイドウェブ,HTML,プログラミング言語の紹介
Julia プログラミング: 紹介,簡単な演算,print(“Hello World”)
2タイトル2) 情報処理:プレゼンテーションソフト
事前学習
事後学習
授業内容の予習、実習課題の解決
授業内容MSパワーポイント:図形&テキストの挿入,RGB,クロマキー合成,図形の接合・型抜き,アニメーション,暗号化,共通鍵暗号
3タイトル3)情報処理:文書編集 WORD
事前学習
事後学習
授業内容の予習、実習課題の解決
授業内容MS Word: レイアウト,ページ番号,表の挿入,ヘッダー,見出し,文字列の折り返し,グループ化,図表番号の挿入,目次の挿入
4タイトル4) 表形式データの処理 I: Excel
事前学習
事後学習
授業内容の予習、実習課題の解決
授業内容表計算の基本操作,ショトカットキー,絶対セル参照,相対参照,グラフの挿入,気象庁データ,NISTデータベース,If関数,矩形波のフーリエ級数
5タイトル5)コンピュータの数値表現と文字コード
事前学習
事後学習
授業内容の予習、実習課題の解決
授業内容2進数,16進数,Byte,整数,符号なし整数,文字コード(ASCII、Unicode)
Julia プログラミング: Int, Uint, big, Char
6タイトル6)データの型&配列演算
事前学習
事後学習
授業内容の予習、実習課題の解決
授業内容データの更新,配列の要素,配列の演算,順列,逆列,乱数列,簡単のグラフ
Julia プログラミング: typeof, length, sizeof, maximum, minimum, argmax, argmin, sum, f.(x), rand, randn, plot, plot!
7タイトル7) 応用線形代数
事前学習
事後学習
授業内容の予習、実習課題の解決
授業内容ベクトル,行列,多次元行列,行列の積,転置行列,行列式,逆行列,線型方程式系,線形写像
Julia プログラミング: savefig, pwd, zeros, ones, diagm, transpose, dot, det, inv, plot!
8タイトル8)プログラムの流れの制御&関数
事前学習
事後学習
授業内容の予習、実習課題の解決
授業内容統合開発環境 IDE,文字列の出力,文字列の制御,エスケープ文字,文字列の結合,if-文,for-文,for-for-文,関数の定義,乱歩
Julia プログラミング: print, println, string, if, else, end, for, function
9タイトル9)表形式データの処理:Julia を用いる処理
事前学習
事後学習
授業内容の予習、実習課題の解決
授業内容区切り文字,CSV,甲府の気象データ
Julia プログラミング: mean, std, DataFrames
10タイトル10)応用数値解析:微分・積分・求根アルゴリズム
事前学習
事後学習
授業内容の予習、実習課題の解決
授業内容数値解析,数値微分,数値積分,ニュートン法,方程式の近似解法
Julia プログラミング: sqrt, exp, cos, sin, pi, plot, annotate!
11タイトル11)統計学入門 I
事前学習
事後学習
授業内容の予習、実習課題の解決
授業内容量・質的データ,多次元・時系列データ,統計代表値,平均値,中央値,最頻値,分散,不偏分散、標準偏差,ヒストグラム,相関係数,Iris data set
Julia プログラミング: mean, std, var, histogram, cov, cor
12タイトル12)統計学入門 II
事前学習
事後学習
授業内容の予習、実習課題の解決
授業内容乱数列,確率とモンテカルロ法,ロト6,正規分布,確率分布関数
Julia プログラミング: binomial, findall, scatter
13タイトル13)線形回帰 & ビグデータ
事前学習
事後学習
授業内容の予習、実習課題の解決
授業内容回帰分析,最小二乗法,乱数関数を用いて検証,体重と身長の関係,ビッグデータ,全世界のコロナの感染データ
Julia プログラミング: DataFrames, CSV, Plots, Statistics, Random, LinearAlgebra, Dates, missing
14タイトル最終課題の準備
事前学習
事後学習
実習課題の解決
授業内容最終課題の準備
15タイトル最終課題の提出・発表
事前学習
事後学習
実習課題の解決
授業内容最終課題の提出・発表
<備考>
(未登録)