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授業情報/Class Information

科目一覧へ戻る 2021/09/17 現在

基本情報/Basic Information

開講科目名
/Course
情報処理入門A-データサイエンス基礎③-/Introduction to Information Processing A-Data Science for Beginners-
時間割コード
/Course Code
1211100066
ナンバリングコード
/Numbering Code
開講所属
/Course Offered by
教養教育科目/
曜日コマ
/Day, Period
火/Tue 2
開講区分
/Semester offered
前期/first semester
単位数
/Credits
2.0
学年
/Year
1,2,3,4
主担当教員
/Main Instructor
守 真太郎/MORI SHINTARO
科目区分
/Course Group
教養教育科目 自然・科学
教室
/Classroom
必修・選択
/Required/Elective
選択必修
遠隔授業
/Remote lecture
No

担当教員情報/Instructor Information

教員名
/Instructor
教員所属名
/Faculty/Department
守 真太郎/MORI SHINTARO 理工学研究科/
難易度(レベル)
/Level
レベル2
対応するCP/DP
/CP/DP
CP・DP 1 見通す力
授業としての具体的到達目標
/Concrete arrival target as the class
○自身の専門領域を修めるために必要となる情報技術について,学識を得ること
○情報技術の知識や技能に基づいて,情報技術の活用や情報社会を理解できるようになること
授業の概要
/Summary of the class
○データの可視化や初歩的なデータ分析の方法を理解し、これをエクセルによって実践するスキルを修得する
(日本統計学会認定、統計検定「データサイエンス基礎」合格相当の水準)。
○データやAIの活用によって、社会がどのように変化しつつあるかを理解する。
○データやAIの活用に関する倫理的な問題や、負の側面について理解する。
授業の内容予定
/Contents plan of the class
1. データで社会が変わる: 社会で起きている変化、データ・AI利活用の最新動向
2. 社会の中のデータ: 社会で活用されているデータ、データ・AIの活用領域
3. データ活用の技術と現場: データ・AI利活用のための技術、データ・AI利活用の現場
4. データマネジメント: データの種類、データの変換、母集団と標本抽出など
5. データの集計と可視化: データの集計や並び替え、データ表現、可視化事例など
6. 質的データの分析: パレート図、クロス集計表など
7. 量的データの分析(1): 基本統計量、箱ひげ図、ヒストグラムなど
8. 量的データの分析(2): 散布図、相関係数、相関と因果、擬似相関など
9. 統計学の基礎: 確率・統計学の基礎、確率的シミュレーション
10. 統計的な推測: 推測統計の考え方、区間推定
11. 仮説検定の考え方: 帰無仮説、有意水準、p値、二項検定
12. 仮説検定の実践: Z検定、t検定、χ2検定、A/Bテスト
13. 回帰分析: 回帰分析の手法と使い方、Pythonによる機械学習の体験
14. 時系列とテキスト: 時系列分析とテキスト分析の初歩的内容
15. 倫理とセキュリティ: 個人情報保護、AIサービスの責任論、情報セキュリティなど
成績評価方法及び採点基準
/A scholastic evaluation method and marking standard
授業各回の後半に行う演習の評価(40%)と期末試験(60%)を合算して成績評価を行う。
予習及び復習等の内容
/Contents such as preparations for lessons and the review
予習:  PC操作に苦手意識を持つ学生に配慮し、エクセルの操作方法などについてあらかじめ動画を用意する。この動画を授業前に視聴し、予習を行うことを推奨する。
復習: 授業各回の後半に行う演習で、演習問題を扱う。この問題を利用して復習を行うことを推奨する。
教材・教科書
/The teaching materials, textbook
教科書を使用しない(講義資料を配布する)。
参考文献
/bibliography
「ビジネスデータの分析リテラシーと活用-Excelによる実用データサイエンス入門-」(寺島和夫・編著、同文舘出版、2020年)
留意点・予備知識
/Point to keep in mind, back ground
本講義では、PC上でエクセルなどの操作を行う。PCの一般的な操作方法(ファイルやフォルダの操作、インターネットの利用など)を修得していることを前提とする。
また、本講義は数学的な内容を一部含むが、数学に苦手意識を持つ学生に配慮し、厳密な理解は求めず、直感的なイメージを理解してもらうように説明する。
授業内容に関する質問・疑義等
/Question, doubt about class contents
質問を歓迎します。Teamsやメールなどで遠慮なく質問して下さい。
また、直接話したい場合は、理工2号館1103室でお待ちしています。
オフィスアワーでもそれ以外でもOKですが、メールで事前に連絡いただけると確実です。
Eメールアドレス・HPアドレス
/E-mail address, HP address
Eメールアドレス:shintaro.mori@hirosaki-u.ac.jp
学問分野1(主学問分野)
/Discipline 1
J60:情報科学、情報工学およびその関連分野
学問分野2(副学問分野)
/Discipline 2
該当なし
学問分野3(副学問分野)
/Discipline 3
該当なし
実務経験のある教員による授業科目について
/About the class subject by the teacher with the work experience
地域志向科目
/Local intention subject
授業形態・授業方法
/Class form, class method
授業各回の前半は通常通りの講義とし、後半はエクセル操作などを行う演習とする。
科目ナンバー
/The subject number
LA-2-5703-J60
メディア授業による著作物利用の有無について
/Whether or not copyrighted works are used in media classes
有/Yes
その他
/Others
特になし。
No. 回(日時)
/Time (date and time)
主題と位置付け(担当)
/Subjects and instructor's position
学習方法と内容
/Methods and contents
備考
/Notes
該当するデータはありません

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