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。この授業の目的は、統計学の基本的な内容を踏まえ、機械学習・深層学習等に代表される人工知能の知見を活かした発展的・実用的なデータ分析の考え方を理解することにある。そして、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指す。

先修条件または
他の授業科目との関連
・先修条件はないが、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。
・関連科目として「人工知能」があり、データ分析にも多用される人工知能の概要や実践を幅広く学ぶことができる。

履修のポイント
留意事項
(1)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、その選択は授業担当者に委ねられる。シラバス(詳細)をよく確認すること。
(2)講義とコンピュータ実習を併用する(PCの基本操作は習得済みであるとの前提で授業を進める)。
(3)適宜、授業内課題・授業外課題を課す。

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

2021/04/01 19:22:21 作成