開講年度 2023 開講学科 宗教文化学科 2014年度以降入学 歴史学科 2015年度以降入学 日本文化学科 2013年度以降入学 健康栄養学科 2013年度以降入学 2022年度心理学部心理学科 2023年度健康科学部健康栄養学科 2023年度健康科学部健康科学科 2018年度心身科学部健康科学科 2021年度文学部グローバル英語学科 2021年度文学部英語英米文化学科 科目名 情報科学Ⅳ※2022年度入学以降適用 担当教員 南　裕明 学期曜日時限 秋学期 水曜日 １時限 チームコード 5kvzpka 科目区分 選択 授業形態 講義 対象学年 ２年 単位数 2 科目ナンバー B231-601-04 B211-601-04 B131-601-04 B131-601-02 関連性が高い ディプロマ・ポリシー B-DP3-1 情報収集力 ◎ B-DP3-5 問題解決力 ◎ キャンパス 日進キャンパス 担当教員の実務経験 テーマ データサイエンス入門 授業の概要 大学生が身につけておくべきリテラシーとしてのデータサイエンスへの入門を解説して，より進んだ学習への橋渡しを行う．この講義ではRと統計の初歩を学ぶ． 授業の到達 目標 統計の基本的な知識を身につけ，その知識に基づいてRを操作できるようになること． 課題 （定期試験 ・レポート試験 ・授業内試験など）の フィードバック方法 講義のなかで解説を行う． 使用言語 日本語 実務経験をいかした教育内容 授業計画 回数 授業スケジュール 授業時間外学習・時間(分) 1 ガイダンス，データ・AIを扱う上での留意事項とデータを守る上での留意事項(データサイエンス3-1, 3-2) 【予習】データ・AIを扱う際の問題点について調査し，気を付けるべきことや対策を考える．(120) 【復習】講義の内容を復習する．(120) 2 Rの操作その1（基本の操作，データ） 【予習】可能であれば自分のPCにRのインストールを行う．教科書を読んでRを操作する．(120) 【復習】講義の内容を復習してRの操作を行う．(120) 3 Rの操作その2（関数の利用） 【予習】教科書を読んでRを操作する．(120) 【復習】講義の内容を復習してRの操作を行う．(120) 4 ヒストグラム 【予習】教科書を読んでRを操作する．(120) 【復習】講義の内容を復習してRの操作を行う．(120) 5 平均と中央値 【予習】教科書を読んでRを操作する．(120) 【復習】講義の内容を復習してRの操作を行う．(120) 6 分散・標準偏差 【予習】教科書を読んでRを操作する．(120) 【復習】講義の内容を復習してRの操作を行う．(120) 7 箱ひげ図 【予習】箱ひげ図とはなにか調べ，Rを操作する．(120) 【復習】講義の内容を復習してRの操作を行う．(120) 8 散布図 【予習】教科書を読んでRを操作する．(120) 【復習】講義の内容を復習してRの操作を行う．(120) 9 共分散・相関係数 【予習】教科書を読んでRを操作する．(120) 【復習】講義の内容を復習してRの操作を行う．(120) 10 母集団と標本 【予習】教科書を読んでRを操作する．(120) 【復習】講義の内容を復習してRの操作を行う．(120) 11 推定値がどれくらいあてになるか調べる方法 【予習】教科書を読んでRを操作する．(120) 【復習】講義の内容を復習してRの操作を行う．(120) 12 標本分布1 【予習】教科書を読んで機械学習の概要を理解する．(120) 【復習】講義の内容を復習してRの操作を行う．(120) 13 標本分布2 【予習】教科書を読んでRを操作する．(120) 【復習】講義の内容を復習してRの操作を行う．(120) 14 統計的仮説検定1 【予習】教科書を読んでRを操作する．(120) 【復習】講義の内容を復習してRの操作を行う．(120) 15 統計的仮説検定2 【予習】教科書を読む．(120) 【復習】講義の内容を復習してRの操作を行う．(120) 試験実施方法 定期試験＝1 レポート＝2 その他＝3 3 評価方法 評価方法 割合 評価基準 課題・小テスト 70 概念を理解して，正しくRの操作ができているか． 受講状況 30 質疑応答や講義への貢献． テキスト 書名 著者 出版社 価格 ISBNコード 備考 1. 『Rによるやさしい統計学』 山田剛史, 村澤武俊, 村井純一郎 オーム社 2700 円＋税 978-4274067105 参考書 　　・ 参考資料 書名 著者 出版社 価格 ISBNコード 備考 1. 『データサイエンス入門 第2版 (データサイエンス大系)』 竹村彰通・姫野哲人・高田聖治 編 学術図書出版社 2200円 978-4780607307 参考ＵＲＬ 質疑応答 なるべく講義の中で質問を行ってください．講義前後に時間があればそこで質問を受け付けます． 備考 大学で数学・統計学の講義を履修済みであるか，履修予定であることが望ましい． この講義だけではデータサイエンスを身につけることはできません．さらに数学・統計学・情報（特にプログラミング）を身につけて，より進んだデータサイエンスの知識と技術を身につけましょう．また自身の専門科目との関係や応用を考えましょう．講義に必要のない私語や携帯電話の操作は禁止する． 予習・復習でRを使う場合は自由利用教室を使うか自分のPCにRをインストールしてください． 画像 ファイル 更新日付 2023/02/01 22:42:46