京都大学 国際高等教育院附属データ科学イノベーション教育研究センター

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データ分析演習I

開講時期 年度 前期
担当教員 国際高等教育院 特定教授 田村 寛
授業情報 (群) 自然 群 (分野(分類)) データ科学(発展) (使用言語) 日本語
(旧群) B群 (単位数) 2単位 (週コマ数) 1コマ (授業形態) 演習
(開講年度・開講期) 2019・前期 (配当学年) 全回生 (対象学生) 全学向
(曜時限) 水5
(教室) 情報メ203(情報処理室)
授業の概要・目的 今日では、コンピュータやネットワーク,様々なセンサなどの技術の進歩により,日々膨大なデータが蓄積されるようになった.
これらのデータの活用への期待は大きく,データを適切に分析し,その結果から適切な判断を下すことが重要である.
「データ分析演習I」は,高度なプログラミング言語の知識を持たない学生を対象として、データ解析の基礎を習得する実践科目である。
この科目では医学・医療を中心とした実社会のデータを用い、Excelや統計解析ソフトR等の入手が容易な統計ソフトを用いて「統計入門」等で学んだ統計処理(統計検定2~3級レベルの内容)を実践する。
到達目標 1.データ分析の理論的基礎となる確率論や統計学等の基礎を理解する.
2. Excel, R言語等を用いてデータ分析に必要な基礎的な統計処理ができるようになる.
3. 回帰分析などのデータ解析について概要を理解し,GUIを経て、CUIベースでの効率的な解析を習得する.
授業計画と内容 下記14回の講義で、統計ソフトを用いてデータ分析を実践する。本講義では「R」をベースに医学向けGUIを実装したEZRを用いたデータ分析を予定している。
また、講義の中では、e-learning教材の活用や統計検定2~3級レベルの課題への取り組みも予定している。
受講者の関心領域によってはゲストスピーカーの協力を得ることもある。

1.導入・統計の基礎 1回 
2. 統計ソフトについて1回 
3.データの取得と操作 1回 
4.データの可視化 2回 
5.クロス集計表 2回 
6. 統計処理入門 2回 
7. 相関 1回 
8. 群間比較 1回 
9. 回帰分析 1回
10. レポート課題について 1回 
11. まとめ
履修要件 「統計入門」あるいは同等の科目を履修していることがのぞましい。