データサイエンス特論 [対面]

開講年度

2025年度

開講学期

前期

科目名

データサイエンス特論

授業種別

講義

科目名（英語）

Date Science

授業情報(授業コード・クラス名・授業形態)

Z0400011 データサイエンス特論 [対面]

担当教員

赤城文子

単位数

2.0単位

曜日時限

水曜2限

キャンパス

新宿

教室

A-0715教室

学位授与の方針

A 専攻する研究領域における高度な専門知識を身につけたもの 100%
B 科学技術を運用する能力を身につけたもの　0%
C 主体的に研究に取り組み、社会や職業についての知識や技術者や研究者として必要な倫理観を身につけたもの　0%
D 特定の専門領域における創成能力を身につけたもの　0%

具体的な到達目標

データサイエンスの技法のうち、データ分析（統計解析）手法の
知識の習得とEXCELを用いたデータ分析方法の習得を到達目標とする。

受講にあたっての前提条件

EXCELを使ってグラフが作成できること。

AL・ICT活用

PBL（課題解決型学習）／実習・フィールドワーク

授業計画

1. データサイエンスの概要,一変数のデータ解析（グラフ、平均、分散、標準偏差）
2. EXCEL演習一変数のデータ解析（グラフ、平均、分散、標準偏差）
3. 相関分析
4. EXCEL演習　相関分析
5. 回帰分析
6. EXCEL演習　回帰分析
7. 確率変数と確率分布
8. 二項分布
9. EXCEL演習-二項分布
10. 正規分布
11. 正規分布の応用、大数の法則、中心極限定理
12. EXCEL演習-正規分布
13. 母平均の区間推定、母標準偏差σが既知の場合
14. 母平均の区間推定、母標準偏差σが未知の場合
15, 授業の振り返り（オンデマンド）

成績評価の方法

宿題の提出50点とEXCELの課題提出50点で評価する。成績はA+〜Fの6段階評価で、D以上を合格とする。ただし、授業を4回以上欠席した場合は評価の対象外とする。

受講生へのフィードバック方法

演習問題を毎回の授業で解説する。

教科書

KU-LMS上の資料を授業で使用するので、各自ダウンロードすること。

参考書

「例題で学ぶ初歩からの統計学」　　白砂　堤津耶　（日本評論社）

オフィスアワー

月曜日18時〜19時A2272

受講生へのメッセージ

本授業はエクセルの入ったノートパソコンが必要です。
エクセルの演習の時には必ず持参してください。

実務家担当科目

実務経験の内容

シミュレーションによる磁気ディスク装置の研究・開発の経験がある教員が、シミュレーションによる磁気ディスク装置の研究・開発を活かし、確率・統計的手法について講義する。

教職課程認定該当学科

電気・電子工学専攻

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