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科目名 | コンピュータ科学特論 | ||||
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旧カリキュラム名 | コンピュータ科学特論 | ||||
教員名 | 尾崎 知伸 | ||||
単位数 | 2 | 学年 | 4 | 開講区分 | 文理学部 |
科目群 | 情報科学科 | ||||
学期 | 前期 | 履修区分 | 選択 |
授業テーマ | データ分析と視覚化の基礎 |
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授業のねらい・到達目標 | 本講義では,統計データをはじめとした各種データの集計・分析手法およびその視覚化手法の基礎を学ぶ.加えて,個人またはグループ単位で,実データを対象とした分析・視覚化を体験することで,実践的な技術の習得を目指す. |
授業の方法 | 講義と演習を繰り返す.また一部,反転授業を取り入れる. |
事前学修・事後学修,授業計画コメント | 受講者の興味や学習レベル・理解度に応じて内容を調整する可能性がある. |
授業計画 | |
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1 | ガイダンス |
2 | データ分析の基礎(1) |
3 | データ分析の基礎(2) |
4 | データ分析の基礎(3) |
5 | データ視覚化の基礎理論(1) |
6 | データ視覚化の基礎理論(2) |
7 | データ視覚化の実践(1) |
8 | データ視覚化の実践(2) |
9 | データ視覚化の実践(3) |
10 | データ視覚化の実践(4) |
11 | ミニプロジェクト(1) |
12 | ミニプロジェクト(2) |
13 | ミニプロジェクト(3) |
14 | ミニプロジェクト(4) |
15 | まとめ |
その他 | |
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教科書 | 森藤 大地, あんちべ 『エンジニアのためのデータ可視化実践入門』 技術評論社 2014年 古籏一浩 『データビジュアライゼーションのためのD3.js徹底入門』 SBクリエイティブ 2014年 |
参考書 | Nick Qi Zhu, Data Visualization With D3.js Cookbook, Packt Publishing, 2013 その他,必要に応じて,授業中に,適宜指示する |
成績評価の方法及び基準 | 平常点(50%)、レポート(50%) |
オフィスアワー | 随時を受け付ける.原則,事前にメール等でアポイントをとること. |