2020
年度
第３学期
教養教育
日英区分:
日本語
数理・データサイエンスの基礎
Basic Mathematical and Data Sciences
講義番号
科目区分
学期
912907
2020年度入学者：教養教育科目 / 汎用的技能と健康 （数理・データサイエンス） 2019年度入学者： / - 2018年度入学者： / - 2019年度以前入学者は，講義番号が異なる場合がありますので，以下のHPをご確認ください。 （http://www.okayama-u.ac.jp/tp/student/timetableindex.html）
第３学期
ナンバリングコード
教室
ULAZ0ENXZ0005N
一般教育棟Ａ２１教室
必修･選択の別
必修
単位数
曜日・時限
1
木5,木6
担当教員（ローマ字表記）
相田 敏明 [AIDA Toshiaki]
持続可能な開発目標（SDGs）
対象学生
2020年度入学者：工（電・情）
2019年度入学者：-
2018年度入学者：-
2019年度以前入学者は，講義番号が異なる場合がありますので，以下のHPをご確認ください。 （
http://www.okayama-u.ac.jp/tp/student/timetableindex.html
）
他学部学生の履修の可否
対象学生の項目を参照
連絡先
居室：工学部4号館 706号室
電話：086-251-8244（または、内線8244）
メール：aida@cs.okayama-u.ac.jp
オフィスアワー
随時（事前にメールでアポイントを取ることが望ましい。）
学部･研究科独自の項目
関連しない
使用言語
日本語
授業の概要
今日では情報通信技術の普及により大量のデータが収集・蓄積されているが、それらは活用されなければ意味をもつ情報とならない。このようなデータを対象とする学問分野がデータサイエンスである。
本授業では、データサイエンスの基盤となる統計および数理の基礎と、データサイエンスの応用事例を修得し、さらに機械学習の概念を学んで、データサイエンスの果たす役割を概観する。
学習目的
データサイエンスの基盤となる統計および数理の基礎、データサイエンスの応用事例、機械学習の概念を修得する。
到達目標
(1) データの基本的な分析方法を知り、コンピュータを用いて実践することができる。
(2) データサイエンスの応用事例を知り、現実の課題に対するデータサイエンスの役割を述べることができる。
(3) 機械学習の基礎を知り、その可能性と限界について考えることができる。
授業計画
1. 現代社会におけるデータサイエンス(1)
2. データ分析の基礎(1)
3. コンピュータを用いたデータ分析
4. データ分析の基礎(2), 現代社会におけるデータサイエンス(2)
5. データサイエンスの応用事例
6. 機械学習の事例紹介
7. 機械学習の基礎, 工学におけるデータ活用の事例
8. まとめ
授業時間外の学習(予習･復習)方法(成績評価への反映についても含む)
授業形態
(1)授業形態-全授業時間に対する[講義形式]:[講義形式以外]の実施割合
80% ： 20%
(2)授業全体中のアクティブ･ラーニング
協働的活動(ペア･グループワーク､ディスカッション､プレゼンテーションなど)
なし
対話的活動(教員からの問いかけ､質疑応答など)
やや少ない
思考活動(クリティカル･シンキングの実行､問いを立てるなど)
やや少ない
理解の確認･促進(問題演習､小テスト､小レポート､授業の振り返りなど)
やや少ない
(3)授業形態-実践型科目タイプ
該当しない
(4)授業形態-履修者への連絡事項
使用メディア･機器･人的支援の活用
視聴覚メディア(PowerPointのスライド､CD､DVDなど)
多い
学習管理システム(Moodleなど)
やや多い
人的支援(ゲストスピーカー､TA､ボランティアなど)
やや多い
履修者への連絡事項
教科書
備考
"大学生のためのデータサイエンス(I), (II) オフィシャルスタディノート"
滋賀大学データサイエンス学部 編
日本統計協会
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参考書
備考
成績評価基準（授業評価方法）
滋賀大学開発教材による確認テストにより実施する。
担当教員の研究活動との関連
担当教員は確率的情報処理の研究を行っている。この授業は、担当教員の専門分野である機械学習とそれに関連連する事項を解説するものである。
受講要件
教職課程該当科目
この項目は当該科目には該当しない。
JABEEとの関連
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。
実務経験のある教員による授業科目
備考/履修上の注意/実務経験の内容
1回の授業は5-6時限の100分程度の予定です。
PCを用いた確認テスト等を実施するので、毎回ノートPCを持参してください。
コンピテンシー
項目
割合
【 教 養 】人間性･倫理観
10%
【 教 養 】創造力･想像力
10%
【 教 養 】論理的思考･判断力
10%
【 教 養 】幅広い分野に対する関心
10%
【 教 養 】幅広い分野に関する基礎力
10%
【 専門性 】特定分野に関する基礎力
【 情報力 】情報収集力
10%
【 情報力 】情報活用力
20%
【 情報力 】情報発信力
【 行動力 】課題を発見･解決する力
20%
【 行動力 】コミュニケーション能力
【 行動力 】言語理解力
【 行動力 】言語運用力
【自己実現力】セルフマネジメント力
【自己実現力】日常的な自己研鑽力
【自己実現力】未来を設計する力
関連割合の合計
100%
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