タイトル
2022 年度 第３学期
教養教育 昼間 		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
912905 教養教育科目 第３学期
ナンバリングコード 教室
UILZ0ENSZ1001N 一般教育棟Ｅ１１教室
必修･選択の別
必修
単位数 曜日・時限
1 月1〜2
担当教員（ローマ字表記）
九鬼　康彰　[KUKI Yasuaki], 諸泉　利嗣　[MOROIZUMI Toshitsugu]
持続可能な開発目標（SDGs）
  • 質の高い教育をみんなに
  • 産業と技術革新の基盤をつくろう
対象学生
2022年度入学者：工（工環）
2021年度入学者：工（工環）
2020年度入学者：環（デ・管）
他学部学生の履修の可否
対象学生の項目を参照
連絡先
E-mail／九鬼: yakuki69 (at) okayama-u.ac.jp, 諸泉: morot (at) okayama-u.ac.jp
オフィスアワー
事前にメールで連絡して日時を調整した上で来訪下さい．直接研究室を訪問しても不在の場合があります．
九鬼：環境理工学部棟4階417室
諸泉：環境理工学部棟5階505室
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) データサイエンスの役割
2.現代社会におけるデータサイエンス(2) データの取得と管理
3.データ分析の基礎(1) データの図示，代表値と散らばり
4.データ分析の基礎(2) 散布図，相関係数，回帰直線
5.コンピュータを用いたデータ分析(1) Excelを用いたヒストグラム，箱ひげ図の作成
6.コンピュータを用いたデータ分析(2) Excelを用いた散布図と回帰直線
7.データ分析の基礎(3) データ分析で注意すべき点
8.現代社会におけるデータサイエンス(3) 画像・音声処理
9.データサイエンスの応用事例(1)
10.データサイエンスの応用事例(2)
11.機械学習とは
12.機械学習の事例紹介
13.環境・社会基盤系におけるデータ活用事例の紹介
14.まとめ
※1回は1限（50分）に対応
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)
滋賀大学開発教材を活用して予習及び復習を行うこと．
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)
やや多い
(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
特別な配慮を必要とする場合は，事前にご相談ください．
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)
やや少ない
履修者への連絡事項
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，インターネットに接続できるようにしてください．
特別な配慮を必要とする場合は，事前にご相談ください．
教科書
教科書1 ISBN 4822340090
書名 大学生のためのデータサイエンス(I) : オフィシャルスタディノート
著者名 滋賀大学データサイエンス学部編
出版社 日本統計協会 出版年 2018
教科書2 ISBN 4822340538
書名 大学生のためのデータサイエンス(II) : オフィシャルスタディノート
著者名 滋賀大学データサイエンス学部編
出版社 日本統計協会 出版年 2019
備考
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岡山大学生協取扱い教科書の購入方法は、教科書情報”Text-it”（テキストイット）
https://okadai.text.univ-coop.net/でご確認下さい。
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参考書
備考
必要に応じて授業中に紹介する．
成績評価基準（授業評価方法）
確認テスト，課題により評価する．
受講要件
なし
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
(c)数学，自然科学，情報技術に関する知識とそれらを応用できる能力
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
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，インターネットに接続できるようにしてください．
学習成果（LCOs）
「学修成果（LCOs）」 関連するコア・コンピテンシー 評価の方法
豊かな教養の基礎となる人間性・倫理観を身につけている。 倫理観 確認テスト，課題により評価する．
自分の目指す専門分野のための基礎を身につけている。 人類の文化、社会と自然に関する知識の理解 確認テスト，課題により評価する．
自ら進んでエビデンスに基づいた情報を収集することができる。 情報リテラシー 確認テスト，課題により評価する．
得られた情報を数量的に分析し、適切に活用することができる。 数量的スキル 確認テスト，課題により評価する．
情報の収集・分析・活用から積極的かつ効果的な情報発信ができる。 情報リテラシー 確認テスト，課題により評価する．
※コア・コンピテンシーに関する説明
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