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基本情報/Basic Information

開講科目名 ／Course	総合科学特殊研究（数理データサイエンス－理論と実践）／SPECIAL TOPICS ON INTEGRATED ARTS AND SCIENCES: MATHEMATICAL DATA SCIENCE: THEORY AND PRACTICE
開講所属 ／Course Offered by	国際教養学部言語文化学科／INTERNATIONAL LIBERAL ARTS INTERDISCIPLINARY STUDIES
ターム?学期 ／Term?Semester	2024年度／2024 Academic Year　　秋学期／FALL SEMESTER
曜限 ／Day, Period	月2／Mon 2
開講区分 ／semester offered	秋学期／Fall
単位数 ／Credits	2.0
学年 ／Year	2,3,4
主担当教員 ／Main Instructor	和田　一郎
遠隔授業科目 ／Online Course	－

担当教員情報/Instructor Information

教員名 ／Instructor	教員所属名 ／Affiliation
和田　一郎	言語文化学科／INTERDISCIPLINARY STUDIES

授業の目的?内容 ／Course Objectives	本講義では、これからのデータサイエンス社会において必須となるモデルとデータサイエンスの活用についての初歩を学ぶ。具体的には高校「情報」等でプログラミング未履修者に対して、初歩からのプログラミングをするための基礎知識を習得する。講義ではツールの使い方の基礎を学ぶとともに、演習を行う。ツールはRを使用しインストールから始めるがかなり講義のスピードは速く、また課題も多く出す予定であることから、指定テキストを事前に閲覧し受講を検討すること。
授業の形式?方法と履修上の注意 ／Teaching method and Attention the course	1.お知らせ、資料配信、課題の提出等はすべてmanabaを利用する。 2.本授業は基本的に対面で実施する。授業内容によってオンライン/オンデマンドで実施することもある。 3. 講義も双方向的で能動的な参加がもとめられる。 4.ハイスピードで進むため講義では取り上げない教科書の部分があるため、自主的に勉強することが求められ、そうしないとついていくのが難しい講義である。 ※初回授業については第１回目授業の前日までにmanabaで提示するので必ず確認すること。 ?大学PCにはRがインストールされているが、PCは持参することを勧める。
事前?事後学修の内容 ／Before After Study	目安：事前学修2時間、事後学修2時間（各回の詳細は「授業計画詳細情報」を確認すること）。
テキスト1 ／Textbooks1	書籍名 ／Title EZRでやさしく学ぶ統計学 著者 ／Author name 神田善伸 出版社 ／Publisher 中外医学社 ISBN ／ISBN 978-4-498-10918-6 その他（任意） ／other
テキスト2 ／Textbooks2	書籍名 ／Title 著者 ／Author name 出版社 ／Publisher ISBN ／ISBN その他（任意） ／other
テキスト3 ／Textbooks3	書籍名 ／Title 著者 ／Author name 出版社 ／Publisher ISBN ／ISBN その他（任意） ／other
参考文献等1 ／References1	書籍名/???名 ／Title 著者 ／Author name 出版社/URL ／Publisher ISBN ／ISBN その他（任意） ／other
参考文献等2 ／References2	書籍名/???名 ／Title 著者 ／Author name 出版社/URL ／Publisher ISBN ／ISBN その他（任意） ／other
参考文献等3 ／References3	書籍名/???名 ／Title 著者 ／Author name 出版社/URL ／Publisher ISBN ／ISBN その他（任意） ／other
評価方法 ／Evaluation	授業中の問題解答50％、学期最後の演習（またはテスト）50％
関連科目 ／Related Subjects	機械学習、人工知能応用、コンピュータと言語、プログラミング論、自然言語処理、コンピュータ構造論
備考 ／Notes	?さまざまにソフト等をダウンロードするのでパソコン持参が望ましい。 ?第１回目から教科書を使用するので、用意しておくこと。
到達目標 ／Learning Goal	「総合科学研究科目群」の他科目では触れることが難しい分野や領域にわたって人文?社会?自然科学を総合的に研究分析し、見解を提示できるようにする。

回 ／Time	授業計画（主題の設定） ／Class schedule	授業の内容 ／Contents of class	事前?事後学修の内容 ／Before After Study
1	はじめに/数理データサイエンスとは？	本講義の概要
2	統計の基礎/Rのインストール	講義とハンズオンを行います。	問題の予習 提出した課題の確認?復習
3	統計の基礎/Rのインストール	講義とハンズオンを行います。	問題の予習 提出した課題の確認?復習
4	スクリプトとは？	講義とハンズオンを行います。	問題の予習 提出した課題の確認?復習
5	プログラミング1	講義とハンズオンを行います。	問題の予習 提出した課題の確認?復習
6	プログラミング2	講義とハンズオンを行います。	問題の予習 提出した課題の確認?復習
7	解析前の準備	講義とハンズオンを行います。	問題の予習 提出した課題の確認?復習
8	名義変数の解析1	講義とハンズオンを行います。	問題の予習 提出した課題の確認?復習
9	名義変数の解析2	講義とハンズオンを行います。	問題の予習 提出した課題の確認?復習
10	連続変数の解析1	講義とハンズオンを行います。	問題の予習 提出した課題の確認?復習
11	連続変数の解析2	講義とハンズオンを行います。	問題の予習 提出した課題の確認?復習
12	連続変数の解析3	講義とハンズオンを行います。	問題の予習 提出した課題の確認?復習
13	演習	講義とハンズオンを行います。	問題の予習 提出した課題の確認?復習
14	まとめ	本講義のまとめを行います。