授業内容・計画(概要)の情報


授業科目名 データサイエンス入門
授業科目の区分 自己学修科目    自己学修科目
授業の目標
 データサイエンスは、ビジネスや研究など多くの分野への活用が期待され、社会的要請が高い。データサイエンスのひとつの手法が統計学である。本授業は、ICT分野で必要とされる統計学を、初学者でも理解できるように身近な事例を取り入れた入門科目である。この授業では、統計学の基本的な考え方を理解し、表計算ソフト(Excel)を用いた統計関数の使い方やデータの可視化を習得して、初歩的なデータ分析の理解を深めることを目的とする。
主な学修項目は、
(1) 確率論の基礎
(2) 期待値と標本
(3) 大数の法則と中心極限定理
(4) 仮説検定
(5) 有意確率p値の計算
(6) 一元配置分散分析
(7) 信頼区間とt検定
(8) 因果と相関
などについて行う。
本授業では、Excelによる基本的な統計処理や可視化を行い、統計的な考え方の理解と基本的な統計処理能力を身につけることを目標とする。
先修条件または
他の授業科目との関連
先修条件はない。
Excelの初歩的な操作方法を習得済みであることが望ましい。
「ICT入門」を履修済みであることが望ましい。
「データサイエンス入門」修得後、後続科目である「データサイエンス基礎」を履修し修得することで、日本統計学会が認定する統計検定3級レベルに対応する。
なお、「データサイエンス入門」は初歩的な統計解析を扱うが、「データサイエンス基礎」ではより実用的な統計解析を行う。
履修のポイント
留意事項
(1) 実例を用いて基本的な統計解析の実習を行う。
(2) 授業内容に応じて授業内課題・授業外課題を適宜課す。
(3) 成績評価の基準はシラバス詳細を参照のこと。
学部・学科必修/選択の別
文学部 選択
観光学部 選択
政治経済学部 選択
法学部 選択
教養学部 選択
体育学部 選択
理学部 選択
情報理工学部 選択
工学部 選択
海洋学部 選択
医学部 看護学科 選択
国際文化学部 選択
情報通信学部 選択
農学部 選択
生物学部 選択
経営学部 選択
基盤工学部 選択
文化社会学部 選択
健康学部 選択

2018/09/13 17:24:48 作成