[everiPro科目]データ基礎
AIやIoTを学ぶ上で欠かせないデータの編集方法ならびに分析方法について学ぶ
データ基礎
| 科目名 | データ基礎 |
|---|---|
| 科目名（英名） | Data Basics |
| 担当講師（氏名・所属） | 谷野 英継（株式会社NTS） |
| 分類 | 演習 |
| 授業形態 |
VOD 任意の時間にパソコンからインターネット接続にて（自宅や職場などから）受講します。
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| 時数 | 8コマ |
| 時間数（コマ数✕1.5） | 12時間 |
| 授業の概要 | この講義では、AIやIoTを学ぶ上で欠かせないデータについて説明する。 AIやIoTで使われるデータは、TSVやCSV形式のファイル、もしくはデータベースで提供される。また、そのデータは必要に応じて加工される。 本講義では、そのデータの説明、編集方法ならびに分析方法について説明する。 |
| 到達目標 | ・データの種類（TSV,CSV,データベース）を理解できる。 ・表計算ソフト（スプレッドシート）を操作できる。 ・加工したCSV、TSVデータをデータベースに取り込むことができる。 ・データベースに登録したデータから簡単な分析ができる。 ・BIツールを使用し、簡単なデータの分析ができる。 |
| 難易度 | ★ |
| 分野別難易度（前提知識） | 前提なし：★ |
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履修上の注意 （準備学習・前提知識） |
PCの基本操作ができること、無料のアプリケーションのインストール、設定がマニュアルに従って操作できること。 |
| 授業計画・内容 | 授業は大きく３つのフェーズで行う。第１フェーズは表計算ソフト（スプレッドシート）によるデータの操作、第２フェーズはデータベースによるデータの操作、第３フェーズはBIツールによる分析編。
講義の構成は下記となる。 |
| 事前・事後学習の内容 | 毎回の講義内容に関して配布資料を基に予習・復習することが望ましい。 |
| 成績評価の方法 | 演習問題（100%） 積極的な姿勢を加点ポイントとする。 |
| 教科書・参考書等 | 毎回講義に必要な資料を配布する。 |
| キーワード | スプレットシート、Excel、LibreOffice、CSV、TSV、MySQL、BIツール |