科目ナンバー

SE-S2A-7C38

履修条件・関連科目等

授業で使用する言語

日本語

授業で使用する言語（その他の言語）

授業の概要

　本講義ではデータ処理と可視化について取り扱う。情報の可視化（Data Visualization）は、計算機を用いて情報を視覚的に処理し、提示する技術であり。データ解析の最も重要かつ基礎的な技術であると言っていい。データ可視化の技術を習得することで、データの特徴を掴み適切な解析アプローチを検討できるだけでなく、顧客に対して適切な情報を伝達することも可能である。本講義ではデータの可視化について、単変量・多変量データの可視化、インタラクティブな可視化、信号データの可視化、地理空間データの可視化、ネットワークデータの可視化についてそれぞれ座学と演習にて学習していく。
　また、本講義ではデータの可視化と同時にデータ処理法についても学習していく。実際のデータは欠損値やフォーマットの不揃いなど、解析を行うにあたって整形されていないことが多い。このようなケースに対して、データクレンジングを行うことによって、解析可能なデータとすることも重要な技術である。本講義ではこれらの手法についても学習していく。

科目目的

本講義では上記のデータ処理と可視化に関する技術について，座学による理解と演習による実践の両面から学習し，これらの技術について体系的に学習していくことを目的とする．

到達目標

データの可視化法および前処理法に関する知識の習得と，それらを実現するための適切なプログラミング法について習得することを目標とする

授業計画と内容

第1回 ガイダンス
第2回 単変量・多変量データの可視化・インタラクティブな可視化
第3回 単変量・多変量データの可視化・インタラクティブな可視化（演習）
第4回 単変量・多変量データの可視化・インタラクティブな可視化（演習）
第5回 地理空間データの可視化
第6回 地理空間データの可視化（演習）
第8回 ネットワークデータの可視化
第9回 ネットワークデータの可視化（演習）
第10回 信号データの可視化
第10回 信号データの可視化（演習）
第11回 データクレンジング
第12回 データクレンジング（演習）
第13回 授業まとめ
第14回 最終レポート質問日

授業時間外の学修の内容

指定したテキストやレジュメを事前に読み込むこと／授業終了後の課題提出

授業時間外の学修の内容（その他の内容等）

授業中に予習・復習について指示するので、必ず取り組むこと。

授業時間外の学修に必要な時間数／週

・毎週１回の授業が半期（前期または後期）または通年で完結するもの。１週間あたり４時間の学修を基本とします。
・毎週２回の授業が半期（前期または後期）で完結するもの。１週間あたり８時間の学修を基本とします。

成績評価の方法・基準

成績評価の方法・基準（備考）

本講義での成績評価は授業中の出席・各回の演習でのレポート・最終レポートの3点で評価を行う

課題や試験のフィードバック方法

授業時間内で講評・解説の時間を設ける

課題や試験のフィードバック方法（その他の内容等）

アクティブ・ラーニングの実施内容

実施しない

アクティブ・ラーニングの実施内容（その他の内容等）

授業におけるICTの活用方法

実施しない

授業におけるICTの活用方法（その他の内容等）

実務経験のある教員による授業

いいえ

【実務経験有の場合】実務経験の内容

【実務経験有の場合】実務経験に関連する授業内容

テキスト・参考文献等

参考書：適宜、紹介する。参考資料を配布する。

その他特記事項

参考URL