授業内容・計画(概要)の情報


授業科目名 データサイエンス基礎
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分野で活用されている統計学の具体的なデータ分析手法を取り入れた基礎科目である。この授業では、統計学の基本的な内容を踏まえ発展的な考え方を理解し、統計解析ソフトウェアの基本操作を習得して、実用的なデータ分析の理解を深めることを目的とする。統計解析ソフトウェアは、SPSS、R、Python、Tableau等のいずれかを使用することになるが、授業担当者に委ねられる。
主な学修項目は、
(1) データの分類と尺度
(2) 記述統計と正規性の検定
(3) パラメトリック検定とノンパラメトリック検定
(4) 2群の比較
(5) 多群の比較
(6) 多変量解析
(7) 重回帰分析
(8) 多重ロジスティック回帰分析
などについて行う。
本授業では、統計解析ソフトウェアを活用して解析結果を精査し、正しく統計的な結論を導くことができる実用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。
統計学の基本的な知識を習得済みであることが望ましい。
先行科目である「データサイエンス入門」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」と「データサイエンス基礎」の両科目を修得することで、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) 実例を用いて発展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

2019/04/01 20:37:36 作成