タイトル

開講年度 開講学部等
2025 理学部
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
前期前半 金3～4 講義 3.0
時間割番号 科目名[英文名] 使用言語 単位数
1041100007 データサイエンス技術Ⅰ(数理科学科)[(Data Science Technology Ⅰ)] 日本語 1
担当教員（責任）[ローマ字表記] メディア授業
廣澤　史彦[HIROSAWA Fumihiko] ー
担当教員[ローマ字表記]
廣澤　史彦　[HIROSAWA Fumihiko]
特定科目区分   対象学生 数理科学科・令和3年度以降入学者対象 対象年次 2～4
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
データサイエンスに必要な基本的な技術を学ぶ. 特にデータサイエンスの基礎となる統計数理基礎, データの整理・分析の方法, 推定・検定の方法の入門について学習する.
授業の到達目標
(1)データサイエンスに必要な統計学の基礎知識を身につけている。
(2)統計データを統計学の基礎的な方法を用いて分析し、得られた結果から思考・判断できる。
(3)専門分野の観点からデータサイエンスの基礎知識と技術を理解し、それらを使用することによって新たな価値を生み出すことに関心や意欲をもっている。
(4)専門分野の観点からデータサイエンスの知識と技術を使用する態度を身につけている。
(5)データサイエンスに必要な基礎的な技能を身につけている。
授業計画
【全体】
最初に高等学校で学んだ統計数理の基礎を復習し, データの整理・分析と推定・検定について学ぶ。
項目 内容 授業時間外学習 備考
第1回 データサイエンス、統計数理基礎１ 実験データの取得と分析
平均値、分散、標準偏差等の統計量
誤差論 		授業中に指示した学習・講義内容の復習（学習時間の目安：2時間以上）
レポート課題（学習時間の目安：2時間以上）
第2回 総計数理基礎２ 確率と確率分布 授業中に指示した学習・講義内容の復習（学習時間の目安：2時間以上）
レポート課題（学習時間の目安：2時間以上）
第3回 データの整理・分析１
（１次元データ） 		度数分布、期待値、最頻値、グラフによる可視化、他 授業中に指示した学習・講義内容の復習（学習時間の目安：2時間以上）
レポート課題（学習時間の目安：2時間以上）
第4回 データの整理・分析２
（２次元データ） 		散布図、相関係数、相関関係と因果関係、回帰直線、グラフによる可視化、他 授業中に指示した学習・講義内容の復習（学習時間の目安：2時間以上）
レポート課題（学習時間の目安：2時間以上）
第5回 母集団と標本
大数の法則と中央極限定理 		母集団と標本集団
標本調査
大数の法則
中央極限定理 		授業中に指示した学習・講義内容の復習（学習時間の目安：2時間以上）
レポート課題（学習時間の目安：2時間以上）
第6回 推定と検定１ 点推定、区間推定 授業中に指示した学習・講義内容の復習（学習時間の目安：2時間以上）
レポート課題（学習時間の目安：2時間以上）
第7回 推定と検定２ 区間推定、検定 授業中に指示した学習・講義内容の復習（学習時間の目安：2時間以上）
レポート課題（学習時間の目安：2時間以上）
第8回 これまでの総括と期末試験 これまでの総括と期末試験 授業中に指示した学習・講義内容の復習（学習時間の目安：2時間以上）
※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: 30%　D: --%
成績評価法
定期試験 40%
⼩テスト・授業内レポート 20%
宿題・授業外レポート 40%
出席率は評価の欠格条件（70％未満は評価しない）
教科書にかかわる情報
教科書 書名 データサイエンス技術 ISBN 9784780609592
著者名 相田紗織著 出版社 学術図書出版社 出版年 2021
備考
教科書として使用します
参考書にかかわる情報
備考
メッセージ
統計数理に関連する基礎的な事柄を、コンピュータを使用した具体的な計算と数学的意味を確認しながら学んでゆきましょう。
キーワード
持続可能な開発目標（SDGs）

  • 質の高い教育をみんなに
  • 産業と技術革新の基盤をつくろう
  • 気候変動に具体的な対策を
  • 海の豊かさを守ろう
  • Life on land
(教育)すべての人に包摂的かつ公正な質の高い教育を確保し、生涯学習の機会を促進する。
(インフラ、産業化、イノベーション)強靱（レジリエント）なインフラ構築、包摂的かつ持続可能な産業化の促進及びイノベーションの推進を図る。
(気候変動)気候変動及びその影響を軽減するための緊急対策を講じる。
(海洋資源)持続可能な開発のために海洋・海洋資源を保全し、持続可能な形で利用する。
(陸上資源)陸域生態系の保護、回復、持続可能な利用の推進、持続可能な森林の経営、砂漠化への対処、ならびに土地の劣化の阻止・回復及び生物多様性の損失を阻止する。
関連科目
データサイエンス技術ⅠI
履修条件
連絡先
理学部１号館１３５号室
hirosawa@yamaguchi-u.ac.jp
オフィスアワー
いつでも（必要に応じてメールで問い合わせてください）

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