【データサイエンス】淺川誠先生（関西大学）による授業

本校では、WWLの学校設定科目で『データサイエンス』の授業を開講しております。

データサイエンス教育として、１年生全員が『データサイエンス基礎』を受講し、２年生の希望者が全部で６回の『データサイエンス』の授業を受講します。

2023年度のデータサイエンスの後半３回の授業として、淺川誠先生（関西大学・教授）とTAの方に実施して頂いた内容をご紹介いたします。

なお、前半３回の授業については、こちらでご紹介しております。

本校の『データサイエンス』について

1年次に履修した「データサイエンス基礎」の内容をさらに発展させ、データを科学的に活用する方法を学び、既存の教科・科目では学ぶことのできないスキルやこれからの社会で必要とされるモノの見方・考え方を身につけることを目的とした授業です。

【授業概要】データサイエンスの世界で最も利用されている道具である Python に慣れるための実習を行います。普段の数学・物理の勉強に役立つように sin や log，放物運動などのグラフを描くことからスタートします。また、植物分類データを利用して各種統計量や相関関係などの概念を体験します。

数学関数を使うための「numpy」や、グラフを描くための「matplotlib.pyplot」などを利用して、変わったグラフを作成してみました。グラフの装飾なども学びながら、Pythonの構文を身につけていきました。

【授業概要】Googleが開発しているAIキットであるTensorFlowを利用してAIを自作してみましょう。「教師あり学習」の実習を通して、AIの数学的な原理を理解することが目標です。この簡単なAIをもとにして水族館の方々と開発を進めている「カブトガニ分類AI」についても実習します。

AIの基本構造である、人の脳の人間の脳の構造を数学的に模式化し、それをプログラムとして記述することで簡単なAIを作り、またAIの仕組みの数学的な理解を深めました。

Sigmoid関数を利用したニューラルネットワークのAI作成や、Tensorflowなどを利用したAIの作成を行いながら、Pythonのコーディングにも慣れていきました。今回は、画像を認識してバナナかりんごか見分けるAIなどを作ることができました。

【授業概要】たくさんのデータの中から新しい知見を発掘することをデータマイニングといいます。この回では数値データだけでなく、文章もデータとして扱います。皆さんがお世話になっている保健室の利用記録を分析して、学校生活を元気に過ごすための知見を発掘してみましょう。

テキストデータを形態素解析し、ワードクラウドを作成しました。ワードクラウドを作成して終わりではなく、テキストの出力頻度を棒グラフなどで可視化することで、高度な分析を行いました。

Pythonでグラフを書く方法及び、多くの情報をPython上で捌く方法について新しく身につける事ができた。試行錯誤のなかで、思い通りの形を生成する方法を身につけられた。
Google Colaboratoryについて、簡単ないくつかの手順を踏めば、頭では想像できないような動作も、データを整理してプログラムに落とし込むだけで表現する事ができる。
グラフを描く方法について、自分が想像していたよりもずっと簡単な方法で、複雑なグラフを描くだけでなく比較することができることに驚いた。テンプレートのコードについては単純で論理的に捉えやすいものであったため、手軽に使いやすいと感じた。
これまでプログラミングについて深く学んだことはなかったけれど、今回の授業を通して思っていたよりは複雑なものではなく指示の意味を理解することで少しずつできるようになった。次回の授業では学んだことを活かしてより発展的なことを学んでいくので、今回の講義を活かせるようにしたい。

これまでプログラミングをしっかりと学んだことはなくとても難しいものだと思っていたけれど、今回の講義を通していくつか自分で試してみることで少しずつ理解できることを学んだ。私は数学が苦手でどのような数式を入れるべきなのかがあまり分からなかったけれど、知っている範囲で何度か試していく中で少しずつできるようになった。
浅川先生のプログラミングの授業は、専門的であるがゆえに自分にとってプログラミングの無限の可能性を見出す授業だったので、とても良い経験をしたと思います。

２年生対象のデータサイエンスの授業は以上で終了です。