| 年度 |
2024年度 |
開講部局 |
大学院共通教育（博士課程後期・博士課程） |
| 講義コード |
8E550101 |
科目区分 |
大学院共通科目 |
| 授業科目名 |
データサイエンス |
授業科目名
（フリガナ） |
データサイエンス |
| 英文授業科目名 |
Data Science |
| 担当教員名 |
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担当教員名
(フリガナ) |
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| 開講キャンパス |
東広島 |
開設期 |
1年次生 後期 ３ターム |
| 曜日・時限・講義室 |
(3T) 火9-10,水7-8：メディアセンター本館2F端末室 |
| 授業の方法 |
講義 |
授業の方法
【詳細情報】 |
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| 講義中心，演習中心 |
| 単位 |
2.0 |
週時間 |
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使用言語 |
J
:
日本語 |
| 学習の段階 |
5
:
大学院基礎的レベル
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| 学問分野（分野） |
25
:
理工学 |
| 学問分野（分科） |
01
:
数学・統計学 |
| 対象学生 |
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| 授業のキーワード |
R，データの読み込み・加工，データの視覚化，データ解析 |
| 教職専門科目 |
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教科専門科目 |
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プログラムの中での
この授業科目の位置づけ
（学部生対象科目のみ） | 本授業は，大学院共通科目のうちの，最近の社会システムの進展を知り，これからの時代に必須な知識を身につけ，現代社会の課題に具体的に取り組み，必須な知識・技術を使うことができる能力を身につけることを目指す「キャリア開発・データリテラシー科目」の選択科目の一つである。 |
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到達度評価
の評価項目
（学部生対象科目のみ） | |
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| 授業の目標・概要等 |
データの読み込み，加工，解析，検証，問題解決にいたる一連の手順について講義を行い，統計解析ソフトRを用いた演習を行う． |
| 授業計画 |
講義の説明
Rの基本操作
データの読み込み
データの形状を調べる
データの抽出と加工
散布図と相関係数
単回帰分析
平均の差の検定
グラフの描画
重回帰モデルの推定
重回帰モデルの変数選択
一般化線形モデル
多次元データの視覚化
クラスター分析
判別分析 |
| 教科書・参考書等 |
必要に応じてプリントを配付する． |
授業で使用する
メディア・機器等 |
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| 【詳細情報】 |
配付資料，映像（PC） |
授業で取り入れる
学習手法 |
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予習・復習への
アドバイス |
配布した資料で復習をして下さい． |
履修上の注意
受講条件等 |
今までRを使ったことがない超初心者向けの講義です．今までRを使ったことがある人には退屈な講義となるので受講は勧めません． |
| 成績評価の基準等 |
レポート課題の達成状況によって総合的に判定する． |
| 実務経験 |
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実務経験の概要と
それに基づく授業内容 |
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| メッセージ |
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| その他 |
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すべての授業科目において，授業改善アンケートを実施していますので，回答に協力してください。
回答に対しては教員からコメントを入力しており，今後の改善につなげていきます。 |