タイトル
2023 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
2023年度入学者：工（工環）
2022年度入学者：工（工環）
2021年度入学者：工（工環）

2020年度以前入学者は，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
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：工学部環境理工棟4階417室
諸泉：工学部環境理工棟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
【2023.9.28追記・重要】この科目はリアルタイムのオンライン形式で実施します。詳しくはmoodleの本科目のページを確認して下さい。

1.現代社会におけるデータサイエンス(1) データサイエンスとAI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.機械学習とは
10.機械学習の事例紹介
11.機械学習の基礎
12.機械学習の発展
13.環境・社会基盤系におけるデータ活用事例の紹介
14.まとめとふりかえり
※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 9784822341305
書名 大学生のためのデータサイエンス : 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集
出版社 日本統計協会 出版年 2021
教科書2 ISBN 9784822340537
書名 ビジネスにつながる「機械学習」の基礎知識から先進事例まで
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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