授業科目名 （英文名）
データ分析演習 （社会情報・専門科 目） (Data Analysis Practice)
科目区分 対象学生 ※ 単位数 2.00 開講年次・ 学期 2年次・前期 担当教員 川嶋 宏彰 岩本 菜々 加藤 直樹 山本 岳洋 石橋 健 大野 暢亮 木村 真 湯本 高行 竹村 匡正 大島 裕明 所属 社会情報科学部 ｵﾌｨｽｱﾜｰ・場所 ※ 連絡先 ※ 講義目的及び到達目標 講義目的 データ分析で用いられる、各種分析ツールやプログラムに関する演習を行い、実際の 問題に対してデータ分析を行うための基礎的手法を学ぶ。 到達目標 表計算ソフトの分析ツールや、R言語、Pythonのプログラミング環境に関する知識を身 につけるとともに、与えられたデータの読み込みやデータ操作、可視化、および基礎 的なデータ分析手法を扱えるようにする。 講義内容・授業計画 Ⅰ講義内容 本演習では、まずMicrosoft Excelなどの表計算ソフトウェアを用いて、データの基本操 作やグラフ作成、分析ツールなどの利用方法を学ぶ。続いて、R言語やPythonによるデ ータの加工や可視化、統計解析を行うための、ツールやライブラリの利用方法につい て演習を行う。 Ⅱ授業計画 （各トピックは進行の目安であり多少の前後や他の話題の講義がある。） １．バージョン管理とマークダウン ２．Excelによる統計的分析 ３．Excelによるクロス集計 ４．R言語とパッケージ ５．Rを用いたデータ分析 ６．Python: 対話的データ分析基礎 ７．Python: データ分析で用いるライブラリ基礎1 ８．Python: データ分析で用いるライブラリ基礎2 ９．Python: pandasを用いたデータの要約 １０．Python: pandasを使ったデータ加工1 １１．Python: pandasを使ったデータ加工 2 １２∼１５．Python: 総合演習 テキスト 塚本邦尊・山田典一・大澤文孝（著），中山浩太郎（監修），松尾 豊（協力）：東京 大学のデータサイエンティスト育成講座 ∼Pythonで手を動かして学ぶデ―タ分析∼， マイナビ出版 (2019)（生協等で購入する） 参考文献 有賀友紀・大橋俊介：RとPythonで学ぶ実践的データサイエンス＆機械学習，技術評論 社 (2019) 他，演習中に適宜指示する。 成績評価の基準・方法 表計算ソフトの分析ツールや、R言語、Pythonのプログラミング環境に関する知識を身 につけ、与えられたデータの読み込みやデータ操作、可視化、および基礎的なデータ 分析ができること。 成績評価の方法 授業内課題40％、レポート60％を基準として総合的に評価を行う。なお、単位取得に
は必須課題を提出する必要がある。 履修上の注意・履修要件 ・毎回各自ノートPCを持ち込むこと。 ≪新型コロナウィルス感染症に伴う特例措置に基づく遠隔授業≫ ・当授業は、原則全ての授業を対面で実施する予定ですが、履修者人数によっては、 新型コロナウィルス感染症対策として、履修者を複数の教室に分けて教室間をオンラ インで繋ぐ方法や、対面授業と自宅でのオンライン授業を隔週実施する方法とする場 合があり、自宅等でオンライン授業の受講を視聴できる通信環境(PC・タブレット等の 端末やWi-Fi環境)が必要となる場合があります。最終的な授業方法は履修登録後に決定 ・連絡します。 実践的教育 該当しない。 備考
