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2021年度入学者：医（保）
2020年度入学者：医（保）
2019年度以前入学者：-
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2回〜6回:飯塚 誠也, iizuka@s.okayama-u.ac.jp, Microsoft Teamsのチャット.
中村隆夫：nakamura@md.okayama-u.ac.jp
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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。
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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。
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(1) 現実の課題に対するデータサイエンスの役割を理解する。
(2) データの基本的な分析方法を理解し、コンピュータを用いて実践することができる。
(3) 機械学習の基礎を理解する。
(4) 自分の専門分野におけるデータサイエンスの活用事例を述べることができる。
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1. ガイダンス
2. 現代社会におけるデータサイエンス(1)
3. データ分析の基礎(1)
4. コンピュータを用いたデータ分析
5. 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)
6. 機械学習の基礎と応用事例
7. 保健学に関連する統計の実際
8. まとめ
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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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Moodleでの小テスト、滋賀大学ds-moocによる確認テスト、および演習課題提出により評価する。
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| (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。 |
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Moodleおよびds-moocでの小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。特に、Excelでの演習を実施する回では必須です。
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