岡山大学学務情報システム - 2021912911-数理・データサイエンスの基礎

2021 年度第３学期教養教育				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
912911	教養教育科目	第３学期

ナンバリングコード	教室
ULAZ0LEHZ0002N	一般教育棟Ａ４１教室

必修･選択の別

必修

単位数	曜日・時限
1	月7〜8

担当教員（ローマ字表記）

石田　友梨　[ISHIDA Yuri]

SDGs関連項目

対象学生

2021年度入学者：文
2020年度入学者：文
2019年度以前入学者：-

他学部学生の履修の可否

対象学生の項目を参照

連絡先

ishidayuri[@]okayama-u.ac.jp

オフィスアワー

メール等で要予約

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

情報科学技術の発展により、データが「新しい石油」と呼ばれるようにもなった。このデータを現代社会においてどのように活用していくべきか、データを扱う学問とその基本概念について概観する。

学習目的

数理・データサイエンス・AIの基本概念を習得する

到達目標

(1) 現代社会におけるの数理・データサイエンス・AI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

授業計画

１．本講義の概要と位置づけ
２．現代社会におけるデータサイエンス
３．データサイエンスの応用事例
４．データ分析の基礎
５．コンピュータを用いたデータ分析
６．機械学習の事例紹介
７．機械学習の進展

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)

授業において別途指示する

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

70% ： 30%

(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)

少ない

対話的活動(教員からの問いかけ､質疑応答など)

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)

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

PCによる実習を含む

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)

やや多い

履修者への連絡事項

日本語での動画（字幕あり）を視聴する

教科書

教科書1	ISBN	9784-8223-4009-4
	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
	出版社	日本統計協会	出版年	2018

教科書2	ISBN	9784-8223-4053-7
	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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参考書等

参考書1	ISBN	978-4-8223-4042-1
	書名	データ分析の基礎オフィシャルスタディノート : 日本統計学会公式認定
	著者名	日本統計学会編 ; 竹村彰通 [ほか] 著
	出版社	日本統計協会	出版年	2019

備考

パワーポイントのスライドを使用する場合は配布する

成績評価の方法

Moodleでの小テスト（25%）、滋賀大学ds-moocによる確認テスト（25%）、および演習課題（50%）提出により評価する

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