情報科学講究１

授業テーマ	データマイニング技術の基礎知識の習得
授業のねらい・到達目標	卒業研究等を踏まえ，データマイニング技術に関する基礎的な知識を習得と共に，データを獲得・蓄積・加工・集計するための基本的な技術を身に付ける．
授業の方法	文献輪講と演習を行う．輪講では，担当者が発表資料や配布資料を準備し，参加者に対して説明を行う．その後，参加者全員で内容の確認と議論を行う．一方，演習として，輪講等で学習した内容を実践し，知識の定着をはかる．
履修条件	学科内規による
事前学修・事後学修，授業計画コメント	輪講に関しては，事前に資料等を読んで，内容を理解しておくことが求められます．また，演習に関しては，レポート課題等を課します

授業計画
1	ガイダンスおよび演習環境の整備
2	Unixリテラシー [準備]発表用資料の作成
3	コマンドラインによるデータの加工(1)：正規表現によるデータの選択 [準備]発表用資料の作成
4	コマンドラインによるデータの加工(2)：コマンドの連携 [準備]発表用資料の作成
5	関係データベース(1)：導入 [準備]発表用資料の作成
6	関係データベース(2)：高度な問い合わせ [準備]発表用資料の作成
7	関係データベース(3)：データ分析への応用 [準備]発表用資料の作成
8	データサイエンス(1)：導入 [準備]発表用資料の作成
9	データサイエンス(2)：可視化と集計 [準備]発表用資料の作成
10	データサイエンス(3)：統計分析 [準備]発表用資料の作成
11	データサイエンス(4)：回帰分析 [準備]発表用資料の作成
12	データサイエンス(5)：教師あり学習 [準備]発表用資料の作成
13	総合演習，期末報告会の準備(1)
14	総合演習，期末報告会の準備(2)
15	期末報告会 [準備]報告会資料の作成

その他
参考書	杜世橋『Pythonデータサイエンス』リックテレコム 2016年三石大, 吉廣卓哉, 白鳥則郎『データベース: ビッグデータ時代の基礎』共立出版 2014年中井悦司『ITエンジニアのための機械学習理論入門』技術評論社 2015年参考書等は，随時指定する．また一部，オンライン教材を利用する予定である．
成績評価の方法及び基準	平常点(100%)
オフィスアワー	質問等は随時を受け付ける．原則，アポイントをとること．