経営学部Faculty of Business Administration
COT200FA（計算基盤 / Computing technologies 200）データ処理論Ⅱ（2016～2017年度入学者）Data Processing II
飯塚 康至Yasushi IZUKA
授業コードなどClass code etc
| 学部・研究科Faculty/Graduate school | 経営学部Faculty of Business Administration |
| 添付ファイル名Attached documents | |
| 年度Year | 2021 |
| 授業コードClass code | A5309 |
| 旧授業コードPrevious Class code | |
| 旧科目名Previous Class title | |
| 開講時期Term | 秋学期授業/Fall |
| 曜日・時限Day/Period | 月1/Mon.1 |
| 科目種別Class Type | |
| キャンパスCampus | 市ヶ谷 |
| 教室名称Classroom name | |
| 配当年次Grade | 2～4 |
| 単位数Credit(s) | 2 |
| 備考（履修条件等）Notes | ※ 原則春学期、秋学期連続で受講してください。 |
| 他学部公開科目Open Program | |
| 他学部公開（履修条件等）Open Program (Notes) | |
| グローバル・オープン科目Global Open Program | |
| 成績優秀者の他学部科目履修制度対象Interdepartmental class taking system for Academic Achievers | |
| 成績優秀者の他学部科目履修（履修条件等）Interdepartmental class taking system for Academic Achievers (Notes) | |
| 実務経験のある教員による授業科目Class taught by instructors with practical experience | |
| SDGsCPSDGs CP | |
| アーバンデザインCPUrban Design CP | |
| ダイバーシティCPDiversity CP | |
| 未来教室CPLearning for the Future CP | |
| カーボンニュートラルCPCarbon Neutral CP | |
| 千代田コンソ単位互換提供（他大学向け）Chiyoda Campus Consortium | |
| 入学年度Admission year | |
| カテゴリー（2019年度以降）Category (2019～) | 情報関係科目 |
| カテゴリー（2018年度以前）Category (～2018) |
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Outline (in English)
In this lesson, you will learn how to visualize the following items.
1) Learn how to visualization of programming
2) Learn how to data analysis and visualize data using Excel
3) Learn how to visualize mathematical formulas and machine learning.
授業で使用する言語Default language used in class
日本語 / Japanese
授業の概要と目的（何を学ぶか）Outline and objectives
本授業では次の項目を可視化する方法について学ぶ。
1）プログラミングの可視化（C言語を利用してプログラミングを可視化する方法について学ぶ）
2）データ分析（エクセルを利用してデータを可視化し分析する方法について学ぶ）
3）グラフ化・機械学習・深層学習（AIや機械学習で利用する数式やモデルの可視化の方法について学ぶ。
到達目標Goal
本授業の到達目標は次の通りです。
1．C言語を利用し簡単な可視化プログラミングを行うことができるようになる
2．エクセルを利用しデータを可視化し分析できるようになる
3．Pythonを利用し数式等を可視化できるようになる
この授業を履修することで学部等のディプロマポリシーに示されたどの能力を習得することができるか（該当授業科目と学位授与方針に明示された学習成果との関連）Which item of the diploma policy will be obtained by taking this class?
ディプロマポリシーのうち、「DP1-4」、「DP4」、「DP5」に関連がかなりある
授業で使用する言語Default language used in class
日本語 / Japanese
授業の進め方と方法Method(s)（学期の途中で変更になる場合には、別途提示します。 /If the Method(s) is changed, we will announce the details of any changes. ）
【2020年04月13日記述】
本年度は当面オンラインでの授業実施が想定されます。授業は4月21日（火）または4月27日（月）よりオンラインで行います。エントリーポイントは学習支援システムHoppiiです。
＝＝変更前原文＝＝
【授業の概要】
前期はC言語を利用してプログラムを可視化する方法について学びます。これによりC言語のプログラミングの起訴を身につけます。
後期はエクセルを利用しデータをグラフ化し分析する手法とAIや機械学習で利用されることが多いPythonを利用し、数式の可視化や機械学習のためのモデルの作成を行い。データの可視化の手法について学びます。
【授業の方法】
演習形式で授業を行なっていきます。説明から演習の繰り返しで授業を進めていきます。
アクティブラーニング（グループディスカッション、ディベート等）の実施Active learning in class (Group discussion, Debate.etc.)
なし / No
フィールドワーク（学外での実習等）の実施Fieldwork in class
なし / No
授業計画Schedule
Ⅱ 秋学期
※各回の授業形態は予定です。教員の指示に従ってください。
(1)：ビジネスデータ分析とは
ビジネスデータ分析とはエクセルを利用したビジネスデータ分析の概要について学ぶ。
(2)：表の使いこなしとピボットテーブル
表を使いデータを可視化する手法と集計の手法を学ぶ。
(3)：PPM分析
エクセルでPPM分析を行い製品や会社の立ち位置を可視化する方法について学ぶ。
(4)：ファンチャート
エクセルでファンチャートを作成し基準点からの変化の具合を可視化する方法について学ぶ。
(5)：相関関係
2つの独立した値の関係の強さを示す相関関係を可視化する方法について学ぶ。
(6)：ABC分析
構成の偏りをABC分析を利用し可視化する方法について学ぶ。
(7)：Pythonでできること
AIや機械学習で利用されるPythonの概要について学ぶ。
(8)：Matpliotlibを利用したグラフの作成（1）
PythonのライブラリであるMatpliotlibを利用し数式等を可視化する方法について学ぶ。
(9)：Matpliotlibを利用したグラフの作成（2
Matpliotlibを利用しデータを可視化する方法について学ぶ。
(10)：機械学習(1)
scikit-learnを利用し画像データの分類方法と可視化について学ぶ。
(11)：機械学習(2)
scikit-learnを利用し画像データの分類方法と可視化について学ぶ。
(12)：深層学習(1)
Kerasを利用し画像判定するモデルを作成する方法について学ぶ。
(13)：深層学習(2)
Kerasを利用し画像判定するモデルを作成する方法について学ぶ。
(14)：春学期復習
春学期の復習を行います。
授業時間外の学習（準備学習・復習・宿題等）Work to be done outside of class (preparation, etc.)
キー入力や基本的なPCの操作はできる前提で授業が進みます。操作が苦手な人は空いた時間に身につけるようにしてください。データ分析やAIは身近な領域になりつつあります。就職活動や自身の活動と結びつけて考えるようにしてみてください。本授業の準備学習・復習時間は、各2時間を標準とします。
テキスト（教科書）Textbooks
前期テキスト：楽しく学ぶC言語, 飯塚 康至、 長 慎也，技術評論社 (2020/1/18), 4297110571
参考書References
後期参考書は開講時にお知らせします。
成績評価の方法と基準Grading criteria
成績評価は 100 点満点とし、平常点 50 点、授業内・期末課題 50 点の課題で決定します。60 点以上が合格となります。
学生の意見等からの気づきChanges following student comments
可視化をキーワードにさまざまなことを学びます。難易度高めの授業になる見込みです。
学生が準備すべき機器他Equipment student needs to prepare
大学内のコンピューターおよび中間モニタを利用します。課題のやりとり等は Google クラスルームを利用します。
その他の重要事項Others
演習形式の授業ですので、遅刻をしないようにしてください。
関連科目
プログラミング言語Ⅰ／Ⅱ[Javaコース]
オフィス・アワー
授業後に質問を受け付ける。