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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 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]
  1. 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)