タイトル

開講年度 開講学部等
2025 工学部
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 月1～2 講義  
時間割番号 科目名[英文名] 使用言語 単位数
1062429000 データサイエンス技術[Data Science Technology] 日本語 2
担当教員（責任）[ローマ字表記] メディア授業
田村 慶信[TAMURA Yoshinobu] ー
担当教員[ローマ字表記]
田村 慶信　[TAMURA Yoshinobu]
特定科目区分   対象学生 電電 対象年次 2～
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
データサイエンスの基本的概念およびデータ分析の基礎的な技術を身につける．
授業の到達目標
データサイエンスの基本的な概念を理解する．演習によって，講義で学んだ内容を実践できるようにする．実社会のデータに興味を持ち，その活用について考える．レポートを提出できる．データを可視化できる．
授業計画
【全体】
データサイエンスの基本的概念について学ぶ．
特に，データ分析とデータの可視化について重点的に行う．
演習の時間を設けて講義の理解を図る．
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 データの記述
 		復習（4時間）を行う．講義内でできなかった場合，次週までにプログラミング環境構築を行う．
第2回 統計数理基礎2 確率と確率分布 プログラミング環境構築の確認を行う．予習（2時間），復習（2時間）を行う．
第3回 統計数理基礎3，統計的推測・統計的検定1 推測，予測，検定，判断 プログラミング環境構築の確認を行う．予習（2時間），復習（2時間）を行う．
第4回 統計的推測・統計的検定2 統計的推測・統計的検定 プログラミング環境構築の確認を行う．予習（2時間），復習（2時間）を行う．
第5回 データ分析と可視化1 データの可視化 プログラミング環境構築の確認を行う．予習（2時間），復習（2時間）を行う．
第6回 データ分析と可視化2 グラフ作成 プログラミング環境構築の確認を行う．予習（2時間），復習（2時間）を行う．
第7回 データ分析と可視化3 クロス集計表 プログラミング環境構築の確認を行う．予習（2時間），復習（2時間）を行う．
第8回 データ分析と可視化4 意味抽出 プログラミング環境構築の確認を行う．予習（2時間），復習（2時間）を行う．
第9回 クラスタリング1 クラスタリング プログラミング環境構築の確認を行う．予習（2時間），復習（2時間）を行う．
第10回 クラスタリング2 クラスタリングとグラフ プログラミング環境構築の確認を行う．予習（2時間），復習（2時間）を行う．
第11回 機械学習1 人工知能 プログラミング環境構築の確認を行う．予習（2時間），復習（2時間）を行う．
第12回 機械学習2 モデル評価 プログラミング環境構築の確認を行う．予習（2時間），復習（2時間）を行う．
第13回 回帰分析，判別分析 回帰分析，判別分析 プログラミング環境構築の確認を行う．予習（2時間），復習（2時間）を行う．
第14回 主成分分析と因子分析 主成分分析と因子分析 プログラミング環境構築の確認を行う．予習（2時間），復習（2時間）を行う．
第15回 期末試験 習ったこと全般に対して期末試験を行う． 復習（4時間）を行う．
第16回 期末試験のまとめ 期末試験のまとめ まとめ
※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
授業内のレポート，学期末の筆記テストで評価します．
授業内のレポート 30％，学期末の筆記テスト 70％
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 出版社 学術図書出版社 出版年 2021
備考
参考書にかかわる情報
備考
メッセージ
講義では，パソコンを使った演習を行うので，ノートパソコンが必要なので持参すること．
キーワード
データサイエンス，データ分析，可視化，統計，確率，検定，人工知能，統計言語R，機械学習，回帰，分類，クラスタリング，Python
持続可能な開発目標（SDGs）

  • 産業と技術革新の基盤をつくろう
(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。
関連科目
プログラミング，確率統計，卒業論文．
履修条件
連絡先
tamuray@yamaguchi-u.ac.jp
オフィスアワー
メールにて問い合わせてください．随時対応します．

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