山口大学教務システム - 1042220049-データサイエンス技術演習

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
後期	火5～8	実験・実習	10.0
時間割番号	科目名[英文名]			使用言語	単位数
1042220049	データサイエンス技術演習[(Basic Practice in Data Science)]			日本語	2
担当教員（責任）[ローマ字表記]					メディア授業
上田　仁彦[UEDA Masahiko]					ー
担当教員[ローマ字表記]
上田　仁彦　[UEDA Masahiko], 小林　泰良　[KOBAYASHI Taira]
特定科目区分		対象学生	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

確率と統計・アルゴリズム・数値計算に関する実習を行い、その内容をレポートでまとめる。さらに演習内容を簡潔にまとめたものをプレゼンテーションする。

授業の到達目標


情報科学と応用数理の基礎的かつ重要な実習テーマを通じデータサイエンスの技法を学ぶとともに、データに基づく記述・説明をレポート・発表を通じて体得する。

授業計画

【全体】

8つのテーマで実習を行い、毎回レポートを作成する。また、実習テーマに関する発表会を開催し、一人一回発表を行う。

	項目	内容	授業時間外学習	備考

第1回	オリエンテーション	実習についての注意事項とレポートの書き方について説明する。	授業中に指示した内容の復習(4時間以上)

第2回

乱数

逆関数法、ボックス・ミュラー法、棄却法を用いて様々な分布に従う乱数を生成し、グラフ化する方法を学ぶ。

実習テキストの予習(2時間以上)、レポートの作成(2時間以上)

第3回

大数の法則と中心極限定理

モンテカルロ法を用いて円周率を計算する。

実習テキストの予習(2時間以上)、レポートの作成(2時間以上)

第4回

発表会1

８名程度の学生が発表する。残りの学生は発表を聞き、質問をする。

発表会の資料作成と質問内容のまとめ(4時間以上)

第5回

確率過程

マルコフ連鎖の定常分布を数値的に求める。

実習テキストの予習(2時間以上)、レポートの作成(2時間以上)

第6回

仮説検定

実データに対してカイ二乗検定やt検定を行う。

実習テキストの予習(2時間以上)、レポートの作成(2時間以上)

第7回

発表会2

８名程度の学生が発表する。残りの学生は発表を聞き、質問をする。

発表会の資料作成と質問内容のまとめ(4時間以上)

第8回

中間まとめ

レポートの書き方と実験結果のプレゼンテーション方法についての復習を行う。

授業中に指示した内容の復習(4時間)

第9回

数値線形代数

線形連立方程式の数値解法（ガウスの消去法）と行列の最大固有値の数値解法（べき乗法）を学ぶ。

実習テキストの予習(2時間以上)、レポートの作成(2時間以上)

第10回

アルゴリズム

整列（ソート）と探索（サーチ）アルゴリズムについて学ぶ。

実習テキストの予習(2時間以上)、レポートの作成(2時間以上)

第11回

発表会3

８名程度の学生が発表する。残りの学生は発表を聞き、質問をする。

発表会の資料作成と質問内容のまとめ(4時間以上)

第12回

非線形方程式の数値解法

二分法、ニュートン法を用いて非線形方程式の解を数値的に求める。

実習テキストの予習(2時間以上)、レポートの作成(2時間以上)

第13回

ニューラルネットワークと深層学習

パーセプトロンを組み合わせて多層ニューラルネットワークの実装を行い、実データの解析に用いる。

実習テキストの予習(2時間以上)、レポートの作成(2時間以上)

第14回

発表会4

８名程度の学生が発表する。残りの学生は発表を聞き、質問をする。

発表会の資料作成と質問内容のまとめ(4時間以上)

第15回

発表会5

８名程度の学生が発表する。残りの学生は発表を聞き、質問をする。

発表会の資料作成と質問内容のまとめ(4時間以上)

第16回

予備日

授業中に指示した内容の復習(4時間)

※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: 10%　C: 60%　D: 30%

成績評価法

レポート(60%)、発表会での状況(40%)
欠席は1回で欠格とする

教科書にかかわる情報

備考

実習テキストを配布する。

参考書にかかわる情報

備考

実習テキスト内で指示する。

メッセージ

定員に余裕がある場合に限り、他学科からの受講を認めることがある。ただし、簡単なC言語プログラムを組めることと、線型代数学・微分積分学・確率論の初歩を理解していることを前提とする。

キーワード

データサイエンス、応用数理、情報科学

持続可能な開発目標（SDGs）

(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。

メディア授業