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5～6 講義 2.0
時間割番号 科目名[英文名] 使用言語 単位数
1041200012 データサイエンス技術Ⅰ(物理・情報科学科)[(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
野崎　浩二[NOZAKI Kohji] ー
担当教員[ローマ字表記]
野崎　浩二　[NOZAKI Kohji]
特定科目区分   対象学生 物理・情報科学科令和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本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。民間企業で研究開発経験のある教員が、企業の研究開発現場で必要となる統計学について紹介する。
授業の到達目標
・一般的な統計データを統計学の基礎的な方法を用いて定量的に分析し、得られた結果を思考・判断できる。
・自然情報をデータに基づいて定量的に分析し，得られた結果から自然情報を思考・判断できる。
・データサイエンスの基礎知識と技術を用いて、専門分野で新たな価値を生み出すことに関心や意欲をもつことができる。
授業計画
【全体】
最初に高等学校や1年次に学んだ統計数理基礎の復習をし、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 データサイエンスとは
統計数理基礎（統計解析） 		データサイエンス
データ
代表値、平均値、分散、標準偏差等の統計量
 		授業の予習（2時間以上）
授業中に担当教員が指示する復習（2時間以上）
第2回 データの整理・分析１
（１次元データ）
データの整理・分析２
（２次元データ） 		度数分布とヒストグラム
度数分布と平均・メディアン・モード
基準化変量
共分散と相関係数，回帰分析，相関関数、因果関係、他 		授業の予習（2時間以上）
授業中に担当教員が指示する復習（2時間以上）
第3回 確率と確率分布（確率モデル）１ 確率変数、期待値
離散型確率分布（確率モデル）
（ベルヌーイ試行，2項分布，ポアソン分布，幾何分布） 		授業の予習（2時間以上）
授業中に担当教員が指示する復習（2時間以上）
第4回 確率と確率分布（確率モデル）２母集団と標本 連続型確率分布(正規分布）
データ解析の目的
母集団と標本
無作為抽出 		授業の予習（2時間以上）
授業中に担当教員が指示する復習（2時間以上）
第5回 統計数理応用 実験データの取り扱い
度数分布、統計量、グラフによる可視化、他 		授業の予習（2時間以上）
授業中に担当教員が指示する復習（2時間以上）
第6回 大数の法則と中央極限定理 多次元確率分布
独立同一分布
独立性と無相関性
和の分布と中央極限定理，大数の法則 		授業の予習（2時間以上）
授業中に担当教員が指示する復習（2時間以上）
第7回 点推定と区間推定
 		母集団と標本の概念
統計量と標本分布
正規母集団からの標本
点推定と区間推定
母平均の区間推定
t分布
 		授業の予習（2時間以上）
授業中に担当教員が指示する復習（2時間以上）
第8回 総括と期末試験 講義の全範囲の総括と期末試験 第7週までの授業の復習（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: 20%　D: --%
成績評価法
期末試験（筆記）100%
教科書にかかわる情報
備考
教科書は使用しないが、講義資料を何らかの方法で配布する。
参考書にかかわる情報
参考書 書名 入門統計解析 ISBN 9784883841400
著者名 倉田博史, 星野崇宏共著 出版社 新世社 出版年 2009
備考
上記以外にも一般的な統計学の参考書はたくさん発行されているので、自分に合ったものを図書館等で探して参考にするとよい。
メッセージ
入門的な授業内容の講義を提供します。高等学校の数学の復習をして講義に臨んでください。
キーワード
統計学、データサイエンス、統計ーデータ、データ整理、実務家教員
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演習、物理データサイエンス技術演習
履修条件
連絡先
野崎浩二　理学部1号館236室
nozaki@yamaguchi-u.ac.jp
オフィスアワー
随時
電子メールで事前に連絡してほしい

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