数理・データサイエンス・AI教育強化拠点コンソーシアムと文化庁の共同により、メディア芸術データベース（以下、MADB）を題材としてデータ分析を行った一例を示すものです。
本テキストは、データ分析手法とMADB のデータについて学べる全21記事で構成されています。
「全事例PDF」のリンクから、テキスト全ての記事を１つに統合したファイル（PDF形式）をダウンロードし、サムネイルとしてお使いいただけます。
また、「モデルカリキュラム別記事リスト」のリンクからモデルカリキュラムに対応する事例と解説の記事（Jupyter Notebook形式）をダウンロード、Google Colab上での実行ができます。
本テキストはオンラインで公開され、いつでも、誰でも、無償で利用いただけます。
データ分析の事例や教材として、データサイエンスの講義をご担当の教員の方々や、自学習用の事例を求める学生の皆さまをはじめとして広くご活用いただければ幸いです。
※数理・データサイエンス・AI教育強化拠点コンソーシアムの応用基礎レベルモデルカリキュラムの全容については、応用基礎レベルeラーニング教材・講義動画配信 | 数理・データサイエンス・AI教育強化拠点コンソーシアム (u-tokyo.ac.jp) にてご確認いただけます。
全事例PDF
モデルカリキュラム別記事リスト（Jupyter Notebook形式）
1.データサイエンス基礎
| 対応モデルカリキュラム | キーワード |
|---|---|
| 1-2. 分析設計 | 様々なデータ分析手法（クラスタリング/ 1-4.クラスター分析） |
| データの収集、加工、分割／統合 | |
| 1-4. データ分析 | 単回帰分析 |
| ロジスティック回帰分析 | |
| 1-2.クラスタリング/クラスター分析 | |
| 主成分分析、次元削減 | |
| 1-5.データ可視化 | 1～3次元の図表化（棒グラフ、折線グラフ、積み上げ縦棒グラフ） |
| 関係性の可視化（ネットワーク構造） | |
| 1-7.アルゴリズム | ソートアルゴリズム（バブルソート、選択ソート、挿入ソート、マージソート） |
| 探索アルゴリズム（リスト探索） |
2.データエンジニアリング基礎
| 対応モデルカリキュラム | キーワード |
|---|---|
| 2-5.データ加工 | データ型変換処理 |