科目ナンバー

SE-PM4-1B42

履修条件・関連科目等

統計学の基本的事項を学修していること望ましい。

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

データ分析の基礎をPythonを用いた演習を通じて学習する。

科目目的

プログラミング言語の一つであるPythonを用いてデータ分析の実際を学ぶ。

到達目標

Pythonを用いて、データ加工、データの要約、データ分析が実践できるようになる。

授業計画と内容

第1回　イントロダクション
第2回　Pythonの基本
第3回　データ処理（1）
第4回　データ処理（2）
第5回　データ可視化（1）
第6回　データ可視化（2）
第7回　統計的推測の基本
第8回　連続変数の統計的推測
第9回　カテゴリカル変数の統計的推測
第10回　線形モデル（1）
第11回　線形モデル（2）
第12回　一般化線形モデル（1）
第13回　一般化線形モデル（2）
第14回　機械学習入門

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）

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／授業時間に限らず、manabaでフィードバックを行う

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

ディスカッション、ディベート／実習、フィールドワーク

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

その他

授業におけるICTの活用方法（その他の内容等）

PC

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

授業では配布資料を利用する。
参考文献
谷合廣紀. Pythonで理解する統計解析の基礎. 技術評論社. ISBN-10 ‏ : ‎ 4297100495

その他特記事項

参考URL

k.sakamaki.vd@juntendo.ac.jp