30104001 Fundamental Data Science

広島大学シラバス

English

年度 2025年度開講部局教養教育

講義コード 30104001 科目区分情報・データサイエンス科目

授業科目名 Fundamental Data Science

授業科目名
（フリガナ）

英文授業科目名 Fundamental Data Science

担当教員名 NUNES TENDEIRO JORGE

担当教員名
(フリガナ) ナヌッシュ　テンデイル　ジョージ

開講キャンパス双方向開設期 1年次生後期４ターム

曜日・時限・講義室 (4T) 集中：オンライン

授業の方法講義授業の方法
【詳細情報】オンライン（オンデマンド型）

Mainly video lectures (including practical assignments)

単位 2.0 週時間　使用言語 E : 英語

学習の段階 1 : 入門レベル

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 B1

授業のキーワード basic data science, statistical methods, practical exercises using R and Excel

教職専門科目　教科専門科目　

教養教育での
この授業の位置づけ Acquire basic knowledge and skills for data science
学習の成果 1. To acquire basic knowledge, skills, and attitudes regarding information science and data science, and thereby to be able to process data and handle information appropriately.
2. To understand and be able to explain information ethics and social challenges for data usage.

授業の目標・概要等 Learn the basics of data science and data analysis

授業計画 lesson1: Guidance and Introduction
lesson2: Data acquisition and open data, data science ethics
lesson3: Types of data and descriptive statistics
lesson4: Descriptive statistics
lesson5: Visualizing data in R
lesson6: Correlation and regression
lesson7: Simple regression analysis using Excel
lesson8: Principal component analysis and cluster analysis using R
lesson9: Probability
lesson10: Random variable and probability distributions
lesson11: Basic probability distributions
lesson12: Bivariate probability distributions
lesson13: Methods for data collection
lesson14: Point estimation and interval estimation
lesson15: Interval estimation

Quizzes will be assigned after each lecture. No final exam in the end of the semester

教科書・参考書等 Not specified

授業で使用する
メディア・機器等配付資料, 音声教材, 映像資料, Microsoft Teams, Microsoft Stream, moodle

【詳細情報】 handouts, lecture slides, requisite PC specified by Hiroshima University

授業で取り入れる
学習手法小テスト／クイズ形式

予習・復習への
アドバイス Review each lesson using lecture materials.

履修上の注意
受講条件等 Practical exercises will be given in the course. Therefore, a requisite PC specified by Hiroshima University (https://www.hiroshima-u.ac.jp/en/about/initiatives/jyoho_ka/hikkei_pc) is mandatory to have. Please make sure that Excel is correctly installed and ready to use. Be aware that the course contents are largely overlapped between the current course and the following courses: "Fundamental Data Science (30101001)" and "Fundamental Data Science (30830001)". Therefore, once you enroll in this course, you cannot enroll to the other previously mentioned two courses (note that the other two courses are given in Japanese).

成績評価の基準等 check tests (Quizzes)

実務経験

実務経験の概要と
それに基づく授業内容

メッセージ The course is in on-demand format, using Moodle, Microsoft Teams, and Microsoft Stream. We will notify you about the details of the course (e.g. how to watch lecture videos) via Momiji.

その他

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。

年度	2025年度	開講部局	教養教育
講義コード	30104001	科目区分	情報・データサイエンス科目
授業科目名	Fundamental Data Science
授業科目名（フリガナ）
英文授業科目名	Fundamental Data Science
担当教員名	NUNES TENDEIRO JORGE
担当教員名 (フリガナ)	ナヌッシュ　テンデイル　ジョージ
開講キャンパス	双方向	開設期	1年次生後期４ターム
曜日・時限・講義室	(4T) 集中：オンライン
授業の方法	講義	授業の方法【詳細情報】	オンライン（オンデマンド型）
Mainly video lectures (including practical assignments)
単位	2.0	週時間		使用言語	E : 英語
学習の段階	1 : 入門レベル
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	B1
授業のキーワード	basic data science, statistical methods, practical exercises using R and Excel
教職専門科目		教科専門科目
教養教育でのこの授業の位置づけ	Acquire basic knowledge and skills for data science
学習の成果	1. To acquire basic knowledge, skills, and attitudes regarding information science and data science, and thereby to be able to process data and handle information appropriately. 2. To understand and be able to explain information ethics and social challenges for data usage.
授業の目標・概要等	Learn the basics of data science and data analysis
授業計画	lesson1: Guidance and Introduction lesson2: Data acquisition and open data, data science ethics lesson3: Types of data and descriptive statistics lesson4: Descriptive statistics lesson5: Visualizing data in R lesson6: Correlation and regression lesson7: Simple regression analysis using Excel lesson8: Principal component analysis and cluster analysis using R lesson9: Probability lesson10: Random variable and probability distributions lesson11: Basic probability distributions lesson12: Bivariate probability distributions lesson13: Methods for data collection lesson14: Point estimation and interval estimation lesson15: Interval estimation Quizzes will be assigned after each lecture. No final exam in the end of the semester
教科書・参考書等	Not specified
授業で使用するメディア・機器等	配付資料, 音声教材, 映像資料, Microsoft Teams, Microsoft Stream, moodle
【詳細情報】	handouts, lecture slides, requisite PC specified by Hiroshima University
授業で取り入れる学習手法	小テスト／クイズ形式
予習・復習へのアドバイス	Review each lesson using lecture materials.
履修上の注意受講条件等	Practical exercises will be given in the course. Therefore, a requisite PC specified by Hiroshima University (https://www.hiroshima-u.ac.jp/en/about/initiatives/jyoho_ka/hikkei_pc) is mandatory to have. Please make sure that Excel is correctly installed and ready to use. Be aware that the course contents are largely overlapped between the current course and the following courses: "Fundamental Data Science (30101001)" and "Fundamental Data Science (30830001)". Therefore, once you enroll in this course, you cannot enroll to the other previously mentioned two courses (note that the other two courses are given in Japanese).
成績評価の基準等	check tests (Quizzes)
実務経験
実務経験の概要とそれに基づく授業内容
メッセージ	The course is in on-demand format, using Moodle, Microsoft Teams, and Microsoft Stream. We will notify you about the details of the course (e.g. how to watch lecture videos) via Momiji.
その他
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。

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