2026年度シラバス

科目コード
4310140
科目名
データサイエンス（１）
担当教員
永井　礼正
単位数
2
担当形態
単独
教員の免許状取得のための

実務内容

教職に関する科目

施行規則に定める 科目区分又は事項等

学位授与の方針と関係
DP4.個人や社会にとって必要な課題の解決のため、自律的な課題探究能力を身につけ実践することができる（実践力） DP5.共生社会創造の目的のために、様々な分野について絶えず学び続ける態度を持つことができる（継続力）
授業のテーマ及び到達目標
データサイエンスとは何か、またそれをどのように利用すべきかについて事例をもとに考える。データサイエンスを扱ううえで、スキルとして、（情報学的あるいは）統計学的なデータの取り扱いを修得しておくことが必要となるが、その基礎を学び、今後の学修・研究の仕方を含めて知見を深める。
データサイエンスの中での統計の役割を位置づけたうえで、「統計」への理解を深めること。統計的データの記述の仕方、およびその解釈の仕方について、修得すること。この二つを到達目標とする。
授業の概要
身近な事例からデータサイエンスについて考察する。身近な事例を見直すことにより、データおよびその取扱いを学修する。具体的には、テキストに沿って、データサイエンスをデータ処理、データ分析および価値創造というステージに分け、各ステージの背景と特性を学修するとともに、データ分析（統計）位置づけをしたうえで、統計の基礎的な考え方を解説する。　
また、種々の専門分野においても統計的技法が、活用できるようになることを目指して学修・研究の仕方を解説する。
授業計画
授業計画
第1回
データサイエンスとは？
第2回
データとは何か？
第3回
データ処理
第4回
ICT と AI
第5回
データ分析
第6回
統計（史的アプローチ）
第7回
価値創造
第8回
グループワークとプレゼンテーション
第9回
記述統計I （度数分布）
第10回
記述統計II （散布図）
第11回
記述統計III （代表値）
第12回
記述統計IV （統計データとその解釈）
第13回
確率論と正規分布の読み方
第14回
推測統計（推定・検定）の考え方
第15回
まとめ
テキスト①
竹村彰通（2018）『データサイエンス入門』岩波書店
テキスト②

参考書・参考資料等
門瀬茂・神保雅一・鎌倉稔成・金藤浩司共著（2004）『工学のためのデータサイエンス入門－フリーな統計環境Rを用いたデータ解析』数理工学社
ISBN 978-4901683128

Brian W. Kernighan 著（久野靖訳）（2013）『デジタル作法－カーニハン先生の「情報」教室－』オーム社
ISBN 978-4274069093

竹内啓著（2018）『歴史と統計学』日本経済新聞出版社
ISBN 978-4532134822
学生に対する評価
スクーリング評価（25％）、レポート評価（25％）、科目修得試験（50％）
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