京都大学国際高等教育院附属 データ科学イノベーション教育研究センター

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データサイエンススクール 26, 27
Python によるデータ分析: 農業データの活用の実際

スケジュール

スクール 26,27

Python によるデータ分析: 農業データの活用の実際

日付:2019年8月29日(木)、30日(金)

場所:京都大学 学術情報メディアセンター南館301号室

参加する

8月29日(木)
10:15 ~ 受付
10:30 ~ 18:00 Python によるデータ分析: 農業データの活用の実際 (1)
金井 伸也(株式会社セラク DX本部データサイエンス事業部 主査)
島﨑 信二(株式会社セラク DX本部データサイエンス事業部 社員)
8月30日(金)
10:15 ~ 受付
10:30 ~ 18:00 Python によるデータ分析: 農業データの活用の実際 (2)
金井 伸也(株式会社セラク DX本部データサイエンス事業部 主査)
島﨑 信二(株式会社セラク DX本部データサイエンス事業部 社員)

セミナー内容・シラバス

講演・講義概要

日本における農業は生産人口の減少や自給率の低下などの問題を抱えており、ICT技術による生産の効率化が求められている。そのためには、日々の生育環境の分析をすることで、適切な栽培管理を行うことが重要である。

本講義では、プログラミング言語Pythonを用いて、圃場(ほじょう)の時系列データの分析手法を紹介する。講義はハンズオン形式で、実際に手を動かすことに重きを置き、得られた結果に対する議論も行う。

講義準備

Python実行環境としてWebブラウザからGoogle Colaboratoryを利用する。

事前にGoogleのアカウント作成と、Colaboratoryの使用方法の確認をしておくとスムーズである。

到達目標

農業データの活用の実際を知る。

Pythonを用いたデータの分析手法を体感する。

授業計画と内容

1日目

・ガイダンス

・Pythonによるデータ分析ライブラリ講義

 ◇ Numpy

 ◇ Pandas

 ◇ Matplotlib

2日目

・データ分析デモ解説

・データ分析演習

・分析結果発表

履修要件

Googleアカウントの取得を必須とする。

プログラミング(言語は問わない)の入門程度の知識があることが望ましい。

成績評価の方法・観点及び達成度

演習への取り組み内容と出題されるレポートによって評価する。

講師情報

金井 伸也

所属:株式会社セラク DX本部データサイエンス事業部

役割:データサイエンス部門リーダー

島﨑 信二

所属株式会社セラク DX本部データサイエンス事業部

役割:データサイエンティスト

アクセス

吉田南構内までの主な交通機関・キャンパスマップはこちらを御覧ください。

受講お申込み

こちらのDoorkeeperのページよりお申し込みください.

同時期に開催される他のスクールの情報は以下のページを御覧ください。


データサイエンススクール2019 -August-

過去のスクールに関しては、こちらを御覧ください。

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Tel. 075-753-9691
E-mail : contact@ds.k.kyoto-u.ac.jp