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年度	2025年度	開講部局	先進理工系科学研究科博士課程前期先進理工系科学専攻情報科学プログラム
講義コード	WSN21601	科目区分	専門的教育科目
授業科目名	計算統計情報環境論
授業科目名 （フリガナ）	ケイサントウケイジョウホウカンキョウロン
英文授業科目名	Computational Statistics
担当教員名	隅谷　孝洋
担当教員名 (フリガナ)	スミヤ　タカヒロ
開講キャンパス	東広島	開設期	1年次生   前期   １ターム
曜日・時限・講義室	(1T) 木5-8
授業の方法	講義	授業の方法 【詳細情報】	オンライン（同時双方向型）, オンライン（オンデマンド型）
			講義20%、コンピュータによる実習80%
単位	2.0	週時間	4	使用言語	B : 日本語・英語
学習の段階	5 : 大学院基礎的レベル
学問分野（分野）	25 : 理工学
学問分野（分科）	02 : 情報科学
対象学生
授業のキーワード	リレーショナルデータベース、データ解析、データマイニング
教職専門科目		教科専門科目
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）
到達度評価 の評価項目 （学部生対象科目のみ）
授業の目標・概要等	非常に多くの計算量を必要とするブートストラップ法やデータマイニング、高解像度ディスプレイによるデータ可視化など、発達した現代の情報環境により現実的な応用が可能となった統計データ解析手法について議論する。
授業計画	ガイダンス UNIX Shell の基礎 SQL(1) RDBMS、基本的な問い合わせ SQL(2) 基本的な問い合わせ（実習） SQL(3) 集約関数と正規化 SQL(4) 集約関数と正規化（実習） データマイニング 相関ルール (1) バスケットデータとアプリオリアルゴリズム データマイニング 相関ルール (2) アプリオリアルゴリズムの実行、データの前処理 データマイニング 相関ルール (3) アプリオリアルゴリズムの実行、Rによる分析 シミュレーション的手法 (1) Pythonによるシミュレーション シミュレーション的手法 (2) Pythonによるシミュレーション シミュレーション的手法 (3) ジャックナイフ と Bootstrap 法 シミュレーション的手法 (4) ジャックナイフ と Bootstrap 法 （実習） 多次元データの可視化 まとめ
教科書・参考書等	共立出版『データマイニング』福田他著
授業で使用する メディア・機器等	配付資料, 映像資料, Microsoft Teams, moodle
	【詳細情報】	テキスト，配付資料，コンピュータ
授業で取り入れる 学習手法
予習・復習への アドバイス	コンピュータを使った課題を積み上げて進めていきます。課題を確実にこなしてください。
履修上の注意 受講条件等
成績評価の基準等	レポート
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
その他	使用言語：日本語、英語、または日本語英語併用。受講生の使用言語を考慮し、一回目の講義時に知らせる。
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。