- 学部・研究科
Faculty/Graduate School - 総情
- 時間割コード
Course Code - 70360
- 科目名
Course title
サブテーマ
Subtitle - データサイエンスの基礎
- 授業形態/単位
Term/Credits - クラス
Class -
- 春/2
- 2
- 担任者名
Instructor - 竹中 要一
- 曜限
Day/Period - 金2
- 授業概要
Course Description
到達目標
Course Objectives -
授業種別 / Teaching Types
講義（対面型）
言語 / Language
日本語(Japanese)
授業概要 / Course Description
情報社会が進化し次の段階へ以降しつつある現在、膨大なデータから必要な情報を見つけて分析する能力は不可欠の技能となっている。この技能を獲得するための基礎知識を得る事が本講義の目的である。この目的を達成するため、次の項目を学ぶ。
・データ分析の進め方
・データ分析の基礎となる統計学の基礎
・データを処理するプログラミングの基礎となる数列、ベクトル、行列学位授与方針との関係 / Related Diploma Policy
（総合情報学部）
1.知識・技能
2.思考力・判断力・表現力等の能力
3.主体的な態度
到達目標 / Course Objectives
データの解析の基礎となる統計の概念を理解する。
データの可視化（折れ線グラフ、棒グラフ、ヒストグラム）
平均と中央値、最頻値の違いとその必要性、外れ値
データ全体の統計量：四分位点、分散、標準偏差
個々のデータの統計量：偏差値、Zスコア
２変量の解析 散布図と相関係数, 対数軸
数列とプログラミングの関係を理解する。
数列を漸化式で表現できること、及び漸化的に解くことができること。
グラフィックを通してベクトル、行列の概念を理解する。
２次元ベクトルその演算（和差と内積）
行列と行列式授業手法 / Teaching Methods
・教員による資料等を用いた説明や課題等へのフィードバック
・学生による学習のふりかえり
- 授業計画
Course Content -
授業計画 / Course Content
第1回：データ分析の進め方
データの観察とデータ可視化(各種グラフ) ＝統計量計算をする前に行うこと
データ尺度
第2回：単純化するための方法(統計量)
平均と中央値、最頻値の違いとその必要性
第3回：データ全体のばらつきの統計量:
四分位点、分散、標準偏差、外れ値
第4回：個々のデータの統計量:偏差値、Z スコア
第5回：変量の解析: 散布図、相関係数
第6回：図形の並びと規則性の推定、推定の限界
第7回：数の並びと規則性(1) 抽象化と変数
第8回：数の並びと規則性(2) 漸化式と漸化的な計算方法、解析的な計算方法
第9回：数の並びと規則性(3) 漸化式とプログラムの関係
第10回：数の並びと規則性(4) 再帰と木構造への拡張
第11回：数列の実用 シミュレーションと予想問題
第12回：コンピュータグラフィックの表現法 (座標と点、将棋とマス目の違い、点描と線画)
図形の表現法と図形の移動:移動量を表すベクトル (ベクトルの和と差)
第13回：図形の拡大と縮小:(行列への拡張)
第14回：図形の拡大縮小と行列式の関係
第15回：回転行列、固有値と固有ベクトル授業時間外学習 / Expected work outside of class
各テーマの単元を、資料にもとづく復習を行うことで内容を記憶に留めておくこと。
- 成績評価の方法・基準・評価
Grading Policies /
Evaluation Criteria -
方法 / Grading Policies
定期試験（筆記試験）の成績と平常成績で総合評価する。
定期テスト（６０％）
小テスト・レポート（４０％）基準・評価 / Evaluation Criteria・Assessment Policy
①知識・技能の観点
統計量の意味、漸化式、再帰、ベクトル、行列について理解すること
②思考力・判断力・表現力等の能力の観点
各テーマとデータサイエンス・情報科学との関連性を見つけ出す思考力を身につけること
③主体的な態度の観点
レポート課題において、他人のレポートとの差異をもたらす独自性を有すること。
- 教科書
Textbooks 竹中要一・熊野ヘネ 図形と数の並びで学ぷプログラミング基礎 技術評論社 978-4-297-12659-9
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参考書
References
- フィードバックの方法
Feedback Method 講義及びLMSを通じて行う。
- 担任者への問合せ方法
Instructor Contact LMS
- 備考
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