授業科目名				担当教員
データサイエンス入門				塙　雅典
時間割番号	単位数	コース	履修年次	期別	曜日	時限
TEE117	2	(未登録)	1	後期	水	IV-1-V-1
［概要］
データサイエンスでは，データの集団から有用な情報を引き出す数学的方法（統計学）を取り扱う．数学としての統計学の手法は，科学研究の実施，データ分析する際に欠かせない。統計学は，専門分野に関わり無く修得しておくべき知識である．本科目では統計学の基本的な考え方に重点を置いて解説した上で，データサイエンス分野の必携知識となっている機械学習（AI）についても触れる．また，簡単な例によって手計算とMATLABによる統計的手法の適用例を学ぶ．課題毎に問題の分析結果の提出を課す．
［具体的な達成目標］
（１）基本統計量の性質を理解し、データの理解に役立てることができる。 （２）確率変数及び確率分布の持つ役割と性質を理解し，代表値を求めることができる。 （３）標本抽出法，母集団の統計的性質を推測法を理解し説明できる。 （４）仮説検定を理解し、検定におけるエラーを説明できる。 （５）t検定，無相関検定等を使ってデータ分析ができる。 （６）機械学習の概要と可能性について説明できる。
［必要知識・準備］
微分積分学，順列組み合わせの基本事項。統計処理とプレゼンテーション作成のためにパソコンの操作に習熟しておくこと。また並行して開講される「信号とシステム」で学ぶ，MATLABによるプログラミングは本授業においても重要なツールとなる。
［評価方法・評価基準］
No 評価項目 割合 評価の観点 1 試験：期末期  30  % 達成目標全体について理解度を問う．  2 試験：中間期  30  % 具体的な達成目標の（１），（２）について理解度を問う．  3 小テスト／レポート  20  % 各回の学修項目について理解度を問う．  4 受講態度  20  % 出席回数を得点化するようなことはしないが，各回の期限までに課題が提出されない場合には，その授業回の小テスト／レポート点を失することとなる。継続的な学習態度を有することは前提となっている。
［教科書］
小寺平治, ゼロから学ぶ統計解析, 講談社, ISBN:4061546562
［参考書］
(未登録)
［講義項目］
第1回 なぜ統計を学ぶのか。統計の概要。グラフによる可視化と代表値。平均と標準偏差 第2回 データの整理 第3回　二つのデータの関係 第4回　確率分布と密度関数 第5回　同時確率分布 第6回　二項分布の活用法 第7回　正規分布 第8回　中間試験 第9回 標本調査と標本平均 第10回　母平均の信頼区間の推定 第11回 小テストとこれまでの振返り 第12回 仮説検定の基礎，母平均の検定 第13回 母分散，無相関の検定 第14回 テキストマイニングの基礎 第15回 評価の総括・まとめ
［教育方法］
学習管理システム（Moodle）上に授業資料と課題を掲載する。毎回，授業前までに資料を熟読し，重要な点を各自の授業ノートに整理してくることと，質問を考えてくることを事前学習として課す。授業中は不明点に対する質疑応答と補足説明，実習を行い，期限までに課題を提出する。
［JABEEプログラムの学習・教育目標との対応］
(未登録)
［その他］
(未登録)