科目コード	3011112
科目名 (英語名)	データサイエンス基礎 (Fundamentals of Data Science)
対象学科	情報システム科
開講時期	1年　後期
担当教員	佐藤啓一
単位数	２単位
授業方法	講義, 演習
授業概要	【目的】 世の中に存在する様々なデータを活用して価値を創造するための方法論の基礎を学ぶ 【到達目標】 データ分析全体の流れを説明できる データ分析の代表的な手法を説明できる 分析課題に対して、どのような分析手法を適用できるかを選択できる 質的、量的データの特徴を説明できる オープンデータの概要とその利活用事例について説明できる
授業計画	データサイエンスの概要 データと前処理 オープンデータとその利活用事例 データの要約 代表値の性質の違い,データのバラつき 主な分析手法,データの可視化 データの標準化,相関と回帰分析 確率分布 推定・検定 分散分析 多変量解析 ベイズ統計の基礎,その他のビッグデータ分析
成績評価方法	出席レポートと演習点(10%)+試験(90%)
教科書・ 参考図書	参考書：栗原伸一、丸山淳史、統計学図鑑、オーム社 参考書：栗原伸一、入門統計学－検定から多変量解析・実験計画法・ベイズ統計学まで－、オーム社 参考書：高木章光、図解入門最新データサイエンスがよ～くわかる本、秀和システム
その他	【履修にあたり】 口頭での説明は要点をメモすること 【この授業・実習に必要な機材】 特になし