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年度 2020年度 開講部局 情報科学部
講義コード KA204001 科目区分 専門教育科目
授業科目名 情報データ科学演習IV
授業科目名
(フリガナ)
ジョウホウデータカガクエンシュウ4
英文授業科目名 Informatics and data science, Exercise IV
担当教員名 近堂 徹,村澤 昌崇
担当教員名
(フリガナ)
コンドウ トオル,ムラサワ マサタカ
開講キャンパス 東広島 開設期 3年次生   後期   4ターム
曜日・時限・講義室 (4T) 金5-7:工111
授業の方法 演習 授業の方法
【詳細情報】
演習中心 
単位 1 週時間   使用言語 B : 日本語・英語
学習の段階 3 : 中級レベル
学問分野(分野) 25 : 理工学
学問分野(分科) 02 : 情報科学
対象学生  
授業のキーワード プログラミング,IoT,データ分析 
教職専門科目   教科専門科目  
プログラムの中での
この授業科目の位置づけ
 
到達度評価
の評価項目
情報科学プログラム
(知識・理解)
・D1. 統計とデータ解析の理論体系を理解し,ビッグデータの質的/量的情報を的確かつ効率的に分析するための知識と能力
(能力・技能)
・A. 情報基盤の開発技術,情報処理技術,データを分析して新しい付加価値を生む技術
・B. 新たな課題を自ら発見し,データに基づいた定量的かつ論理的な思考と,多角的視野と高度な情報処理・分析により,課題を解決する能力 
授業の目標・概要等 情報データ科学演習I〜III等で学んできた知識を踏まえて,2つのテーマの演習を行ない,与えられた演習課題や問題に対して自ら解決方法を見つけ出して対処し,その結果をレポートとしてまとめ報告する能力を習得する。 
授業計画 第1回 ガイダンス

第2回から第7回まで 実習
 2つのテーマについて,受講生を2つの班に分けてローテーションして実施する。
 (各テーマは3週ずつ)

 (テーマ1) Raspberry PiによるIoT実習
   第1回 Raspberry Piのセットアップと基本的な使用方法の習得
 (テーマ1) Raspberry PiによるIoT実習
   第2回 温度・湿度センサデータのグラフ化とWebサーバによる公開
 (テーマ1) Raspberry PiによるIoT実習
   第3回 GPIOによる組み込みシステム制御

 (テーマ2)社会科学におけるデータ分析
   第1回 社会科学で利用可能なデータの現状と課題に関して知る
 (テーマ2)社会科学におけるデータ分析
   第2回 社会科学における関心ある変数の理解
 (テーマ2)社会科学におけるデータ分析
   第3回 フリーソフト「R」によるデータ分析の実際

第8回 試験
 
教科書・参考書等 配布資料 
授業で使用する
メディア・機器等
配布資料,演習用PC(必携パソコンも利用します) 
予習・復習への
アドバイス
(テーマ1)Raspberry PiによるIoT実習
 Raspberry Piのハードウェアは演習の時間にしか利用できないため,自習することが難しいテーマです。配布資料については事前に提供しますので,授業までに熟読し,演習当日に備えてください。また,課題終了後にも配布資料を読み返して理解を深めるようにしてください。

(テーマ2)社会科学におけるデータ分析
2回は基本的に説明中心、3回目にフリーソフトRを用いた実際のデータ分析を体験してもらいます。Rについては事前にインストールしておいてください(ネットを検索すればRについての基本的な解説はいくらでもありますので自力で)。なお、第1回で指示するライブラリをインストールしてもらい、第3回で実際にそれらライブラリを用いた分析・可視化を体験してもらいます。
 
履修上の注意
受講条件等
すべてのテーマで課題を期日までに提出すること 
成績評価の基準等 各演習のレポート課題(60点以上),および試験の成績(60点以上)で総合的に合格とします。 
実務経験  
実務経験の概要と
それに基づく授業内容
 
メッセージ  
その他   
すべての授業科目において,授業改善アンケートを実施していますので,回答に協力してください。
回答に対しては教員からコメントを入力しており,今後の改善につなげていきます。 
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