タイトル
2025 年度 第３学期
全学共通科目/英語科目/教養教育科目 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
910407 全学共通科目 第３学期
ナンバリングコード 教室
UILZ0AGAA0001N 一般教育棟Ｂ４１教室
必修･選択の別 メディア授業科目
必修 ○(オンデマンド型)
単位数 曜日・時限
1 水3〜4
担当教員（ローマ字表記）
柳川　佳也　[YANAGAWA Yoshinari]
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
工（工機）

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
yanagawa.y(at)okayama-u.ac.jp (at)は、@に置き換えてください。
オフィスアワー
基本的にいつでも可ですが、可能ならば事前に連絡してください。
メールやMoodleでの質問相談も可能です。
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理解する。
到達目標
学生は，
(1) 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。
(2) 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。
(3) 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。
授業計画
1. 現代社会におけるデータサイエンス(1):概説，確認問題
2. データ分析の基礎(1):データ分析手法（ヒストグラム・箱ひげ図），確認問題，課題レポート（ヒストグラム作成）
3. コンピュータを用いたデータ分析：相関図と回帰直線の作成，確認問題，課題レポート（相関図・回帰直線）
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):観察研究と実験研究，画像処理技術，確認問題
5. 機械学習の事例紹介:機械学習とその事例，確認問題
6. 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:ニューラルネットワークと生成AIの利用，確認問題
7. 社会・工学におけるデータ活用の事例:農林水産業・医療介護・小売業・工場などでの事例紹介
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)
動画は自宅からでも視聴できます。質問があれば、moodleなどでも受け付けています。課題も忘れずに提出して下さい。
授業形態・学習方法
(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)授業形態-授業全体の中のアクティブ･ラーニングの内容
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)
半分未満
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)
半分未満
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)
半分以上
(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
配慮が必要な場合は履修登録前に担当教員に相談してください。
使用メディア･機器･人的支援の活用
(1-1)視聴覚メディア(PowerPointのスライド､CD､DVDなど)
ほぼ毎回
(1-2)学習管理システム(Moodleなど)
ほぼ毎回
(1-3)人的支援(ゲストスピーカー､TA､ボランティアなど)
半分以上
(2)履修者への連絡事項
配慮が必要な場合は履修登録前に担当教員に相談してください。
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（Ｉ）: オフィシャルスタディノート-改訂版-
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
"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-改訂版-, 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"
滋賀大学データサイエンス学部 編
日本統計協会
参考書
備考
なし
成績評価
滋賀大学開発教材による小テスト・確認テストにより出席を確認し評価する。レポート課題についても加点する。毎回の確認問題とレポート課題との配点は、前者が8割で後者は2割とする。
受講要件
特にない。
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
関連しない
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
本講義は第3回を除きメディア授業で実施する予定です。第3回の対面講義に参加する場合は、ノートPCを持参してください。1回の授業は1-2時限の100分程度の予定です。定められた期間内に確認問題や小テストを受験して下さい。
指示されたビデオ講義資料の確認テストや小テストは、すべて解答してください。
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
問題に対して論理的解決策を主体的に組み立てることができる。 論理的思考力 毎回の確認テスト
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 課題レポート
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 課題レポート
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 毎回の確認テストと課題レポート
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 毎回の確認テストと課題レポート
※コア・コンピテンシーに関する説明
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