|
|
データサイエンスの基本的な概念を学び(DP1-3)、データサイエンスに必要な基礎的な技術と技能、地球科学への適用能力を身につける(DP2-2, DP2-3, DP2-6-C)。
具体的には、データサイエンスに必要な基礎的な技術と技能、地球科学への適用能力を身につける(DP2-2, DP2-3, DP2-6-C)。
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(DP1-3, DP2-2, DP2-3, DP2-6-C)。
地球科学に関するデータサイエンスに必要な統計数理の基礎、データ整理・分析、推定・検定、可視化の方法を身につける(DP1-3, DP2-2, DP2-3, DP2-6-C)。
本講義では、地域環境科学コースの学習・教育到達目標の(C-2)「数学の基礎と地球統計学」、（C-3）「地質情報処理」について修得することを目標とする。
【知識・理解の観点】
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(DP1-3)。
【思考・判断の観点】
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(DP2-2,DP2-3,DP2-6-C)。
【関心・意欲の観点】
データサイエンスの基礎知識と技術を用いて、地球科学分野で新たな価値を生み出すことに関心や意欲をもっている(DP2-2,DP2-3,DP2-6-C)。
【態度の観点】
データサイエンスの基礎的な技術を、地球科学分野で使用する態度を身につけている(DP1-3)。
【技能・表現の観点】
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(DP2-2,DP2-3,DP2-6-C)。
【その他の観点】
講義の課題に積極的に取り組むことができる(DP1-3)。
|
|
|