データマイニング演習 ｜ シラバス情報


データマイニング演習

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石野　亜耶

プログラムを作成して、実際に、大量のデータからビジネスに役立つ情報を抽出し、分析する

センサーデータからテキストに至る多様で膨大なビッグデータ（Big Data）の活用を行うデータサイエンティストが注目されています。データサイエンティストが身に着けておかなければならない技術の１つとしてデータマイニングが挙げられます。データマイニングとは、大量のデータから、有益な情報を抽出するための技術です。本講義では、ペア科目である「データマイニング論」で学んだデータマイニングの手法を、プログラミング言語Pythonを用いて実践し、理解を深めます。講義内容を踏まえた演習課題を用意し、適宜解説します。これらの演習を通して、課題の発見および解決の能力向上を図ります。
・講義の形式：座学とパソコンを使用した演習を行います。
・課題：講義内容を踏まえた演習課題を用意し、授業で解説を行います。

・ ペア科目である「データマイニング論」で学んだデータマイニングの手法を、プログラミング言語Pythonで実践することで理解を深めます。
・ 演習を通して、データから課題を発見し、解決する能力を身に着けます。
【身につく力】 「知識・理解」「論理的思考力・分析力」「問題解決力」

第1回　プログラミング言語Pythonについて
第2回　Pythonの使い方 〜データを入力してみよう〜
第3回　Pythonの使い方 〜簡単な計算をしてみよう〜
第4回　Pythonの使い方 〜条件分岐・繰り返し〜
第5回　データの可視化
第6回　【総合演習1】 データを収集しグラフを作成してみよう！
第7回　意思決定を手助けする　決定木
第8回　データをグループ分けして特徴を分析する　クラスタリング
第9回　【総合演習2】 アンケートを作成し、ユーザをクラスタリングしてみよう！
第10回　Pythonの使い方 〜テキスト処理〜
第11回　テキストから重要語を抽出する　TF-IDF
第12回　単語の繋がりを可視化する 共起ネットワーク
第13回　【総合演習3】 口コミを利用し、評判分析をやってみよう！
第14回　【総合演習3】 レポートを作成しよう！
第15回　まとめ

本講義は、「データマイニング論」とペア科目です。「データマイニング論」と合わせて受講することをお勧めします。
事前に、「情報処理演習A」または「情報処理演習C」を履修しておくことが望ましいです。

演習課題を用意します。演習課題にチャレンジして理解を深めてください。演習課題を解くには、30分以上が必要です。また、総合演習のレポート作成には、2時間以上が必要になります。

教科書は使用しません。適宜資料を配布します。

大重美幸　『詳細! Python 3 入門ノート 』　ソーテック社
Wes McKinney　『Pythonによるデータ分析入門　NumPy、pandasを使ったデータ処理』　オライリージャパン

定期試験は実施しません。

各回の演習課題、総合演習を総合的に評価します。
・ 授業への参加度・演習課題 40%
・ 総合演習 60%
欠席の多い場合や受講態度が著しく悪い場合については減点します。
以下の場合は、成績評価の対象になりません。
・ 出席回数が総授業回数の3分の2に満たない場合
・ 期限までに提出していない総合演習がある場合

・ 講義はパワーポイントの資料を使用して進めます。
・ 講義で配布した資料は、HUE NAVIの授業資料に掲示します。
・ 講義で提示した演習課題は、次回の授業までに必ず完成させてください。