山口大学教務システム - 1041400001-データサイエンス技術Ⅰ

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	月1～2	講義
時間割番号	科目名[英文名]			使用言語	単位数
1041400001	データサイエンス技術Ⅰ(生物学科)[(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
小島　渉[KOJIMA Wataru]					ー
担当教員[ローマ字表記]
小島　渉　[KOJIMA Wataru]
特定科目区分		対象学生		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実験の計画、基礎統計量について学習する。また、データの整理法やグラフでの視覚化についても学ぶ。

授業の到達目標


データサイエンスに必要な統計学の基礎知識を理解し、身につけている。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。

授業計画

【全体】

統計学を学ぶ上での基礎となる実験計画法、基礎統計量について理解する。また、データの整理法やグラフでの視覚化についても学ぶ。

	項目	内容	授業時間外学習	備考

第1回	ガイダンス	講義の進め方・概要	講義の振り返り (学修時間の目安：4時間以上)

第2回

エクセルの基礎

エクセルの基本的な使い方を理解する

講義の振り返り
(学修時間の目安：4時間以上)

第3回

データのまとめ方

整然データの作り方を理解する

講義の振り返り
(学修時間の目安：4時間以上)

第4回

データの視覚化

データの視覚化の方法について理解する

講義の振り返り
(学修時間の目安：4時間以上)

第5回

基礎統計量

平均、分散、標準偏差、最頻値について理解する

講義の振り返り
(学修時間の目安：4時間以上)

第6回

区間推定と信頼区間

標準誤差と信頼区間について理解する

講義の振り返り
(学修時間の目安：4時間以上)

第7回

相関

相関係数、相関関数と因果関係について理解する

講義の振り返り
(学修時間の目安：4時間以上)

第8回

期末試験

本講義内容に関連する試験

講義の振り返り
(学修時間の目安：4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: --%　D: --%

成績評価法

学期末の筆記テストで評価します。
学期末の筆記テスト　100％

教科書にかかわる情報

備考

参考書にかかわる情報

備考

メッセージ

以下のウェブサイトに沿って講義を進めます。参考書に挙げた本と同一の内容です。
https://kogolab.chillout.jp/elearn/hamburger/
また、エクセルを使用することがあるので、ノートパソコンが必要です。

キーワード

持続可能な開発目標（SDGs）

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