山口大学教務システム - 3241010360-情報科学特別講義Ⅰ

開講年度	開講学部等
2026	大学院創成科学研究科（博士前期）
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
後期集中	集中
時間割番号	科目名[英文名]			使用言語	単位数
3241010360	情報科学特別講義Ⅰ(天文学におけるデータ科学的手法)			日本語	1
担当教員（責任）[ローマ字表記]					メディア授業
酒見　はる香[SAKEMI Haruka]					ー
担当教員[ローマ字表記]
池田思朗, 酒見　はる香　[SAKEMI Haruka]
特定科目区分		対象学生		対象年次	1～2
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

天文学では観測機器の高性能化，大規模化にともない，データ量の質も量も大きく変化し，そのデータを用いて明らかにしようとする「問い」は複雑になっています．データ解析の重要さがましていくことは容易に想像できるでしょう．一方，計算機，そして機械学習や統計学といった応用数学の進歩によってデータ科学分野が急速に発達しています．今後，こうした方法を天文学分野に導入する必要があるでしょう．本講義では，データ科学の基礎，データ科学の手法を解説する．いくつかの手法を天文学での応用例を示して，その有用性を示す．

授業の到達目標


データ科学の基礎理論を理解する．天文学におけるデータ科学的アプローチの重要性を理解する．

授業計画

【全体】

統計学の基礎を学んだ後、主成分分析、独立成分分析、といった伝統的な手法と現代的なスパースモデリングの方法の関係を説明し、データ科学手法の応用例を示す。

	項目	内容	授業時間外学習	備考

第1回	ガイダンス	本講義の概要を説明し，天文学でのデータ科学的方法の使われ方に関する現状を説明する．	講義内容を復習すること（学習時間の目安：4時間）

第2回

統計学の基礎１

データ科学の基礎となる統計学の考え方を説明する．

講義内容を復習すること（学習時間の目安：4時間）

第3回

統計学の基礎２

データ科学の基礎となる統計学の考え方を説明する．

講義内容を復習すること（学習時間の目安：4時間）

第4回

データ科学の手法１

主成分分析，独立成分分析，といった伝統的な手法と現代的なスパースモデリングの方法の関係を説明する．

講義内容を復習すること（学習時間の目安：4時間）

第5回

データ科学の手法２

主成分分析，独立成分分析，といった伝統的な手法と現代的なスパースモデリングの方法の関係を説明する．

講義内容を復習すること（学習時間の目安：4時間）

第6回

天文学における応用例１

データ科学の手法を用いた応用例を示す．

講義内容を復習すること（学習時間の目安：4時間）

第7回

天文学における応用例２

データ科学の手法を用いた応用例を示す．

講義内容を復習すること（学習時間の目安：4時間）

第8回

天文学における応用例３

データ科学の手法を用いた応用例を示す．

講義内容を復習すること（学習時間の目安：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: --%　C: --%　D: --%

成績評価法

授業への出席（４０％）と授業外レポート（６０％）

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

キーワード

持続可能な開発目標（SDGs）

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