岡山大学学務情報システム - 2023912916-数理・データサイエンスの基礎

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
912916	教養教育科目	第３学期

ナンバリングコード	教室
UILZ0AGAZ1001N	一般教育棟Ｂ４１教室

必修･選択の別

必修

単位数	曜日・時限
1	火7〜8

担当教員（ローマ字表記）

難波　和彦　[NAMBA Kazuhiko]

持続可能な開発目標（SDGs）

対象学生

2023年度入学者：農
2022年度入学者：農
2021年度入学者：農

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

否

連絡先

電話番号：086-251-8364　メールアドレス：kaz@okayama-u.ac.jp

オフィスアワー

随時。ただし，事前に連絡すること。（研究室は農学部2号館1Ｆ）

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. データサイエンスと情報倫理, データサイエンスの応用事例
6. 機械学習の事例紹介
7．農学におけるデータ活用の事例

講義順序等を変更することがある。その場合は授業時に連絡する。

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

50% ： 50%

(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)

やや多い

対話的活動(教員からの問いかけ､質疑応答など)

やや多い

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)

やや多い

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

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)

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

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。
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

備考

特に指定しない

参考書

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

成績評価基準（授業評価方法）

確認テストと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