教材・お問い合わせ

Contact

教材について

 

○「データサイエンス基礎」授業教材リスト

授業回 内容
第1回  ガイダンス PART1  この授業について
PART2  パソコン操作の基本知識
PART3  多要素認証
PART4  弘大メールの使い方
PART5  Campus Squareの使い方
PART6  Moodletとオンデマンドコンテンツの使い方
PART7  Excelの使い方
初回アンケート
第2回  はじめに PART1  データサイエンス、人工知能(AI)とは何か
PART2  データとAIによる社会の変化
PART3  弘前大学におけるデータ活用事例
第3回  データサイエンスの応用事例 PART1  多様な領域におけるデータ・AI活用事例
PART2  弘前大学における取り組み
PART3  データの入手
第4回  データ利活用プロジェクトの進め方 PART1  データ分析の技術
PART2  人工知能(AI)の技術
PART3  問題解決のプロセス
第5回  データ利活用と人工知能の倫理 PART1  データの取り扱いの健全性
PART2  データの不適切な取り扱いによる研究不正
PART3  倫理的、法的、社会的な問題(ELSI)
PART4   個人情報の保護
PART5  個人情報の取り扱い
PART6  データ流出を防ぐ
第6回  中間試験とExcelの初歩的な使い方 中間テスト
PART1  後半の目標
PART2  データの種類と尺度
PART3  構造化データ
PART4  Excelの復習
第7回  データマネジメント PART1  層別、水準化、変数変換
PART2  可視化について
PART3  グラフを作る
PART4  優れたグラフを作る
第8回  質的データの分析 PART1  質的データの分析
PART2  ピボットテーブル
PART3  分析事例
第9回  量的データの分析(1) PART1  基本統計量
PART2  箱ひげ図
第10回  量的データの分析(2) PART1  相関関係を調べる
PART2  散布図⾏列、相関係数⾏列、擬似相関
第11回  量的データの分析(3) PART1  因果の定義
PART2  相関と因果の混同
PART3  因果関係を調べる方法
第12回  統計学の基礎(1) PART1  確率変数と統計モデル
PART2  標本調査と⺟平均・⺟分散の推定
PART3  まとめ
第13回  統計学の基礎(2) PART1  回帰モデル
PART2  エクセルで回帰分析を行う
PART3  重回帰モデル
PART4  まとめ
第14回  総復習 PART1  PPDACサイクル
PART2  目的変数に関係する変数を探す
PART3  統計モデルを作成する
PART4  まとめ
第15回  データ分析演習
第16回  期末試験
教材制作:教育推進機構教育戦略室 徐 貺哲・理工学研究科 紅林 亘

お問い合わせ

E-mail jm3104hirosaki-u.ac.jp
TEL 0172-39-3104
FAX 0172-34-6974