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授業概要
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気象や気候はさまざまな産業に影響している．社会や産業においては，急速にDXや脱炭素が進み，気象データの活用可能性が高まっている．そのような背景の中で，気象データの意味と性質を正しく理解し，気象データを適切に処理できるITスキルを有し，様々な社会や産業における課題解決のために気象データを利活用できる人材「気象データアナリスト」の養成が求められている．この講義では，気象データアナリストに求められるPythonによる様々な気象データ分析の基本的知識とそのプログラミングをハンズオンで学習するものである．
注意事項：
・授業の実施形態：すべて対面授業で行う．
・この講義はプログラミング実習を含んでいるため，各自，Windows，MacOS，LinuxOSのノートパソコンを持ち込むこと．
・言語の種類は問わないが，プログラミングの経験を有すること．
・この講義「気象データサイエンス論II」の受講者は，「気象データサイエンス論I」も同時に履修すること．片方のみの受講は不可とする．
・この講義は令和5年より開始を目指す「気象データアナリスト養成講座」の中の科目（「気象学特論I・II」「気象データサイエンス論I・II」「気象データ基礎I・II」「気象データ応用I・II」）の１つであり，令和4年度は試行的に専門科目として実施するものである．この講義以外の関連講義の履修も推奨します．
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到達すべき
目標
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学習到達目標は次の通りである．
・気象データ分析の原理とそのプログラミングを習得する．
・確率・統計学の理論とプログラミングを理解する．
・機械学習の理論とプログラミングを理解する．
・データの可視化を行うことができる．
・データの前処理を行うことができる．
・特徴量の作成を行うことができる．
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授業計画と
準備学習
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「気象データサイエンス論I」「気象データサイエンス論II」では以下の内容を学ぶ．尚，急遽講義内容が変更される可能性がある．
1 Pythonによるデータ分析
2 Pythonによる数値計算
3 Pythonのデータ処理
4 記述統計
5 推論統計
6 相関分析
7 教師なし学習１（次元圧縮）
8 教師なし学習２（クラスタリング）
9 教師あり学習１（回帰）
10 教師あり学習２（分類）
11 深層学習１
12 深層学習２
13 深層学習３
14 時系列予測１
15 時系列予測２
注意事項：
・授業の実施形態：すべて対面授業で行う．
・この講義はプログラミング実習を含んでいるため，各自，Windows，MacOS，LinuxOSのノートパソコンを持ち込むこと．
・言語の種類は問わないが，プログラミングの経験を有すること．
・この講義「気象データサイエンス論I」の受講者は，「気象データサイエンス論II」も同時に履修すること．片方のみの受講は不可とする．
・この講義は令和5年より開始を目指す「気象データアナリスト養成講座」の中の科目（「気象学特論I・II」「気象データサイエンス論I・II」「気象データ基礎I・II」「気象データ応用I・II」）の１つであり，令和4年度は試行的に専門科目として実施するものである．この講義以外の関連講義の履修も推奨します．
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授業の特色
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学生のアク
ティブ・ラー
ニングを
促す取組
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使用言語
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TA，SA配置
予定
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基盤的能力
専門的能力
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授業時間外
の学習
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成績評価の
方法
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3分の2以上の出席があることは必須条件である．
講義中に課した課題・レポートにより，100点満点で成績評価し，60点以上を合格とする．
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到達度評価
の観点
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3分の2以上の出席があることは必須条件である．
講義中に課した課題・レポートにより，100点満点で成績評価し，60点以上を合格とする．
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テキスト
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テキスト
(詳細)
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教科書は特に指定しないがプログラムや講義資料は，毎回，講義前にAIMSに掲載する予定である．また，関連する参考書もその都度紹介する．
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参考文献
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No
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書籍名
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著者名
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出版社
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出版年
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ISBN/ISSN
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1.
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『東京大学のデータサイエンティスト育成講座』
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塚本邦尊，山田典一，大澤文孝
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マイナビ出版
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2019
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4839965250
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参考文献
(詳細)
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担当教員実
務経験内容
または実践
的教育内容
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実践的授業
内容等
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備考
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注意事項：
・授業の実施形態：すべて対面授業で行う．
・この講義はプログラミング実習を含んでいるため，各自，Windows，MacOS，LinuxOSのノートパソコンを持ち込むこと．
・この講義「気象データサイエンス論II」の受講者は，「気象データサイエンス論I」も同時に履修すること．片方のみの受講は不可とする．
・この講義は令和5年より開始を目指す「気象データアナリスト養成講座」の中の科目（「気象学特論I・II」「気象データサイエンス論I・II」「気象データ基礎I・II」「気象データ応用I・II」）の１つであり，令和4年度は試行的に専門科目として実施するものである．この講義以外の関連講義の履修も推奨します．
【連絡先】
[居室]小林（工学部C515）
[電話]小林（内線2463）
[メール]小林（kobat@gifu-u.ac.jp）
[居室]吉野（工学部C513-2）
[電話]吉野（内線2439）
[メール]吉野（jyoshino@gifu-u.ac.jp）
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