| １．サブタイトル Subtitle |
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| ２．関連する教育諸方針 Course-Related Policies; Diploma and Curriculum Policy |
| 【汎用的技能】企業や組織などの諸問題についてITスキルや分析手法を効果的に活用することができる。
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| ３．授業科目のテーマと目的 Theme of the Course |
| Python3 によるプログラミングを通じて、データを分析する際の具体的な手法を学びます。
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| ４．授業科目の内容・具体的な授業計画及び進度 Course Description and Outline |
| 第01回目 イントロダクション、開発環境の構築
第02回目 Pythonの基本的な使い方（1）演算子、データ型
第03回目 Pythonの基本的な使い方（2）リスト、辞書
第04回目 Pythonの基本的な使い方（3）条件文
第05回目 Pythonの基本的な使い方（4）関数の定義
第06回目 Pythonの基本的な使い方（5）繰り返し
第07回目 Pythonの基本的な使い方（6）リスト内包表記
第08回目 Numpyライブラリの使い方（1）基礎
第09回目 Numpyライブラリの使い方（2）要素へのアクセス、演算
第10回目 Pandasの使い方（1）Series
第11回目 Pandasの使い方（2）DataFrame
第12回目 Pandasの使い方（3）応用
第13回目 Pythonの可視化ライブラリ（1）基礎
第14回目 Pythonの可視化ライブラリ（2）応用
第15回目 データ分析の流れ
第16回目 線形回帰（1）単回帰分析 ・重回帰分析
第17回目 線形回帰（2）実践編1 住宅価格データ
第18回目 線形回帰（3）実践編2 不動産価格データ
第19回目 線形回帰（4）課題取組
第20回目 線形回帰（5）課題提出
第21回目 リッジ回帰・ラッソ回帰（1）基礎
第22回目 リッジ回帰・ラッソ回帰（2）実践編1 住宅価格データ
第23回目 リッジ回帰・ラッソ回帰（3）実践編2 不動産価格データ
第24回目 ロジスティク回帰（1）基礎
第25回目 ロジスティク回帰（2）実践
第26回目 決定木
第27回目 ランダムフォレスト
第28回目 主成分分析
第29回目 K平均法
第30回目 まとめ
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| ５．利用教科書 Textbook(s) |
No. | 書名
(Title) | 出版社
(Publisher) | 著者
(Author) | ISBN番号
(ISBN) | 発刊年
(pub,year) |
1 | | Python と実データで遊んで学ぶデータ分析講座 |
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2 | | | | | |
| ６．参考書 Reference Book(s) |
No. | 書名
(Title) | 出版社
(Publisher) | 著者
(Author) | ISBN番号
(ISBN) | 発刊年
(pub,year) |
1 | | | | | |
2 | | | | | |
3 | | | | | |
4 | | | | | |
5 | | | | | |
| ※教科書・参考書以外の資料 Materials other than textbooks and Reference Books |
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| ７．準備学習（予習・復習） Expected Work outside of Class | 時間 |
| 次回の授業内容を確認し、予習として下調べをして理解しておくこと
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| レポート課題（Moodleの小テスト形式およびファイル提出形式）に取り組む
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| ８．フィードバック Instructor Feedback |
| レポート課題はMoodleにて実施し、その結果をフィードバックする。
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| ９．評価の方法・基準 Criteria for Evaluation |
| 毎回実施する小テスト及びレポート課題で成績評価する（期末試験は実施しない）。
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| １０．学習の到達目標 The Main Goals of Course |
| Python プログラミングの知識とスキルを身につけて、身近なデータの解析ができるようになる。
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| １１．その他の留意事項について Additional Instractions / Comments to Students |
| 1. 出席は毎回取るので、やむをえず欠席する場合は事前に連絡すること。
2. パソコンは必ず持参すること。
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