データ可視化（社会情報・専門科目）

授業科目名

データ可視化（社会情報・専門科目）

(英語名)

Information Visualization （社会情報・専門科目）

科目区分

専門教育科目

-

対象学生

社会情報科学部

学年

3年

ﾅﾝﾊﾞﾘﾝｸﾞｺｰﾄﾞ

KCJBS3MCA1

単位数

2単位

ナンバリングコードは授業科目を管理する部局、学科、教養専門の別を表します。詳細は右上の？から別途マニュアルをダウンロードしてご確認ください。

授業の形態

講義 (Lecture)

開講時期

2024年度前期

担当教員

大野暢亮

所属

社会情報科学部

授業での使用言語

日本語

関連するＳＤＧｓ目標

目標9

ｵﾌｨｽｱﾜｰ・場所

火曜日2限・K418研究室

連絡先

ohno@sis.u-hyogo.ac.jp

対応するディプロマ・ポリシー(DP)・教職課程の学修目標

二重丸は最も関連するDP番号を、丸は関連するDPを示します。

学部DP

3◎／1〇

研究科DP

ー

全学DP

ー

教職課程の学修目標

ー

講義目的・到達目標

コンピュータ・シミュレーションや実験、調査などで得られるデータは数字の羅列であり、そのままでは理解することは不可能である。この数字の塊を人間が理解できる形に変換するのが可視化である。

【講義目的】データに応じた可視化手法とそのアルゴリズムの概要説明、可視化のためのプログラミングやライブラリの使用方法、バーチャルリアリティ(VR)装置などの先進的な表示装置の紹介などを通して、可視化に関する基本知識を身につけることである。

【到達目標】1)可視化に関する基本事項を習得すること、2)データを適切な可視化手法を用いて可視化できる能力を身につけること、である

授業のサブタイトル・キーワード

サブタイトル：自力でデータを可視化する能力を養う科目
キーワード：CG、Visualization、Matplotlib、Seaborn、Plotly

講義内容・授業計画

【講義内容】本講義ではCGの基礎や可視化手法について解説し、Pythonを用いて実際にサンプルデータを可視化することで、データ可視化の実践力を身につける。
【授業計画】
１. イントロダクション、先進的画像表示装置の紹介
２. データについて：アスキーデータ、バイナリデータ、エンディアン、データ圧縮・転送、補間、ダウンサイジング
３. RGB、HSB、CMYK、ラスタ画像・ベクタ画像、画像フォーマット、音声データ、動画のしくみ、動画のフォーマット
４. 動画の作成1
５. 動画の作成2
６. 情報可視化の概説、折れ線グラフ
７. 棒グラフ、円グラフ
８. ヒストグラム、箱ひげ図、散布図、コンター図、ベクトルデータの可視化
９. ヒートマップ、散布図行列
10. 平行座標、レーダーチャート、３次元的な可視化
11. 総合的な演習
12. 階層型データの可視化
13. ネットワークの可視化
14. 可聴化
15. まとめ
※パソコンの利用：第4回〜第14回までBYODを使用する
※生成AIの利用について：レポート，小論文，学位論文等については、学生本人が作成することを前提としているため、生成系AIのみを用いて作成することはできません。

教科書

適宜指示する。

参考文献

伊藤貴之「CGとビジュアルコンピューティング入門」(サイエンス社)、高間康史「情報可視化」(森北出版株式会社)

事前・事後学習（予習・復習）の内容・時間の目安

【予習】授業に際して指示する参考文献等の事前読み込み（30ｈ）、プレゼンテーションの準備（5ｈ）
【復習】動画・レポート作成（4回、25ｈ）、講義内容の理解を深め定着させるための教材の読み直し（30ｈ）

アクティブ・ラーニングの内容

動画のプレゼンを予定。

成績評価の基準・方法

【成績評価の基準】

データ可視化の基本的な知識を習得し、自らPythonを用いて適切な手法でデータの可視化ができる者には、講義目的・到達目標に記載する能力（知識・技能、思考力、判断力、表現力等）の到達度に基づき、S（90点以上）,Ａ（80点以上）,B（70点以上）,C（60点以上）による成績評価のうえ、単位を付与する。

【成績評価の方法】

レポート・総合的な演習50％、定期試験50％を基準として、受講態度（積極的な質問等）を含めて総合的に評価する。

課題・試験結果の開示方法

総合的な演習・動画は、講義内で全体的な講評を示す。レポート・定期試験については講義内またはユニバーサルパスポートのクラスプロファイル機能などを使って全体的な講評を返す。

履修上の注意・履修要件

・演習ではPythonをもちいるので、少なくともプログラミング1の講義内容を身に着けていることが望ましい。
・演習に当たっては、各自のBYODに必要なライブラリを事前にインストールして受講すること。
・授業中に指示した宿題や事前・事後学習はもとより、参考文献等の該当箇所などについて、十分な予習・復習をして講義に出席すること。

実践的教育

該当しない。

備考

英語版と日本語版との間に内容の相違が生じた場合は、日本語版を優先するものとします。

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