科目名	高度プログラミングB
単位数	1.0
担当者	准教授　目良　和也
履修時期	前期（第1ターム）
履修対象	2年生
講義形態	講義
講義の目的	本講義では、インターネット上に存在する大量のデータから情報や知識を効率よく取りだすためのデータマイニング技術について学ぶ．演習では，SNSからの情報収集および自然言語処理的アプローチによる分析を行うプログラムを作成し，分析結果について発表を行う．
到達目標	・データマイニング及び各要素技術に関する知識やプログラミング技法を身につける【知識２】【技能１】 ・自分自身で課題を設定し，データ収集・分析・プレゼンテーションを行う能力を身につける【思考力・判断力】【表現力】 ・自分自身で設定した課題に対応できるように講義で学んだ内容に対して自発的に工夫を加える【主体性】
受講要件	・インターネットにアクセスできる環境で課題を実施できること ・Pythonプログラミングの基本的なスキルを習得していること
履修取消の可否	可
履修取消不可の理由
事前・事後学修	・講義内容に関するプログラム及びレポートを完成させる（学修時間：2.5時間） ・プレゼンテーションの準備を行う（学修時間：1.5時間）
講義内容	1. 高度プログラミングの実例紹介．データマイニングとは． 2．データマイニングの要素技術クローリングとスクレイピング 3．Pythonでのクローリング＆スクレイピングプログラムの作成（演習） 4．さまざまなデータ分析技術 5．SNSからのデータマイニングプログラムの作成（課題設定＆演習） 6．SNSからのデータマイニングプログラムの作成（演習） 7．成果発表（前半グループ）＜対面で行う＞ 8．成果発表（後半グループ）＜対面で行う＞ 注：受講者数によっては時間配分を一部変更することがある
期末試験実施の有無	実施しない
評価方法・基準	・講義中に行うディスカッションや受講態度などの授業参加度：10% ・プログラムソースコード・レポート：45％ ・プレゼンテーション：45%
教科書等	なし（参考資料を適宜配布する）
担当者プロフィール	広島市立大学大学院情報科学研究科　准教授 感情情報処理，自然言語対話システム，テキストからの情報抽出等の研究に従事。 研究室：情報科学部棟761室 授業内容や課題などに関する相談を電子メールで随時受け付けています
講義に関連する実務経験
課題や試験に対するフィードバック	・レポートについては内容を確認し，不十分な点があれば個別にコメントを返す ・プレゼンテーションについては，発表後に講評を行う
アクティブ・ラーニング	PBL，プレゼンテーション，調査活動
キーワード	SNS，Python，データマイニング，テキストマイニング，クローリング，スクレイピング，自然言語処理，sentiment analysis， wordcloud
備考