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。
科目一覧
Data Basics
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
| 担当講師 | 谷野 英継（株式会社NTS） |
|---|---|
| 分類 | 演習 |
| 授業形態 | VOD |
| 時数 | 8コマ |
| 時間数 | 12時間 |
| 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 | 前提なし：★ |
| 履修上の注意 | 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。 1. Introduction/データとは？（TSV,CSV等の簡単な説明） 2. スプレッドシートの基本操作編（データを扱うアプリの説明） 3. TSV,CSVの基本編①（TSV,CSVのインポートと編集） 4. TSV,CSVの応用編②（TSV,CSVのグラフ表示、集計方法） 5. データベースのインストールと基本操作編 6. データベースによる簡単な分析 7. BIツールのインストールと基本操作編 8. BIツールでデータを可視化しよう |
| 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 |