タイトル

開講年度 開講学部等
2026 ひと・まち未来共創学環
開講学期 曜日時限 授業形態 AL（アクティブ・ラーニング）ポイント
後期 火7～8    
時間割番号 科目名[英文名] 使用言語 単位数
1012111010 データ科学のための基礎数学 日本語 2
担当教員（責任）[ローマ字表記] メディア授業
宇田 新介 ー
担当教員[ローマ字表記]
宇田 新介
特定科目区分 STEAM関連科目 対象学生   対象年次  
ディプロマ・ポリシーに関わる項目 カリキュラムマップ(授業科目とDPとの対応関係はこちらから閲覧できます)
授業の目的と概要
データ科学の基本技術である統計解析や機械学習などを学び，活用するためには,その背景にあるモデリングなどの数学的な考え方になじんでおくことが重要です．
この講義では，データ科学の学習を深めていく上で必要となる数学の基礎を学びます． 具体的には，微分積分学およびベクトル・行列などの線型代数に関する基礎的な概念を理解します．また、簡単な計算をすることを通して概念的理解を補強します．これらは，統計解析や機械学習の理解へとつながっていきます．
授業の到達目標
・集合の考え方と記号の意味を理解する。
・2次関数、 指数・対数関数などについて、グラフの概形がわかり、簡単な計算ができる。
・ベクトルおよび行列の概念を理解し、簡単な計算ができる。
・微分と積分の概念を関数のグラフを通じて理解する。
・微分と積分の簡単な計算ができる。
授業計画
【全体】
データ科学の理解を助けるために，線型代数および微分積分に関する初歩的な数学を学ぶ．小テスト（随時実施）および期末試験を行い，理解および習得度を確認する．

週ごとの授業計画は，受講者の理解度に応じて調整されることがあります．
期末試験，小テストなどの成績評価に占める割合は下記を標準としますが，受講者の理解度に応じて調整されることがあります．
項目 内容 授業時間外学習 備考
第1回 導入 授業内容の全体像を説明し，データ科学と数学のつながりを知ることで，データ科学における数学の役割を理解する． 授業に関する資料により，予習・復習（目安として各２時間程度）を行う．
第2回 数式の表現，集合 基本的な数式，和集合，積集合，ベン図 授業に関する資料により，予習・復習（目安として各２時間程度）を行う．
第3回 ２次関数 ２次方程式，２次関数のグラフ 授業に関する資料により，予習・復習（目安として各２時間程度）を行う．
第4回 指数関数 べき乗，指数の計算，指数関数のグラフ 授業に関する資料により，予習・復習（目安として各２時間程度）を行う．
第5回 対数関数 対数の計算，対数関数のグラフ 授業に関する資料により，予習・復習（目安として各２時間程度）を行う．
第6回 ベクトル（その１） ベクトル表現，ベクトルの幾何学的解釈，ベクトルの計算（２次元に限定） 授業に関する資料により，予習・復習（目安として各２時間程度）を行う．
第7回 ベクトル（その２） 単位円，余弦関数，内積（２次元に限定） 授業に関する資料により，予習・復習（目安として各２時間程度）を行う．
第8回 行列（その１） 行列の導入，行列の計算，２元連立１次方程式との関係（２次元に限定） 授業に関する資料により，予習・復習（目安として各２時間程度）を行う．
第9回 行列（その２） 行列式，逆行列，２元連立１次方程式との関係（２次元に限定） 授業に関する資料により，予習・復習（目安として各２時間程度）を行う．
第10回 極限 極限の概念，発散と収束 授業に関する資料により，予習・復習（目安として各２時間程度）を行う．
第11回 微分（その１） 極限と微分，関数のグラフと傾き 授業に関する資料により，予習・復習（目安として各２時間程度）を行う．
第12回 微分（その２） 代表的な関数の微分，関数の積・商の微分，微分の計算 授業に関する資料により，予習・復習（目安として各２時間程度）を行う．
第13回 積分（その１） 不定積分の概念，不定積分の計算 授業に関する資料により，予習・復習（目安として各２時間程度）を行う．
第14回 積分（その２） 定積分の概念，定積分の計算 授業に関する資料により，予習・復習（目安として各２時間程度）を行う．
第15回 まとめ これまでの授業内容のおさらい，補足 授業に関する資料により，予習・復習（目安として各２時間程度）を行う．
第16回 期末試験 これまでの内容に関する試験 授業に関する資料により，予習・復習（目安として各２時間程度）を行う．
※AL（アクティブ・ラーニング）欄に関する注
・授業全体で、AL（アクティブ・ラーニング）が占める時間の割合を、それぞれの項目ごとに示しています。
・A〜Dのアルファベットは、以下の学修形態を指しています。
【A：グループワーク】、【B：ディスカッション・ディベート】、【C：フィールドワーク（実験・実習、演習を含む）】、【D：プレゼンテーション】
A: --%　B: --%　C: --%　D: --%
成績評価法
①小テスト(50%)，②期末試験(50%)により，総合的に評価する．６回以上の自己都合による欠席をした者は，欠格とする．
教科書にかかわる情報
備考
随時資料を配布する．
参考書にかかわる情報
備考
メッセージ
キーワード
持続可能な開発目標（SDGs）

関連科目
データ科学のための発展数学, 統計学概論, 人工知能概論，データサイエンス概論
履修条件
連絡先
uda+lecture あっと yamaguchi-u.ac.jp　（「あっと」を@に置き換える）
オフィスアワー
随時（来訪前にメールで要連絡）

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