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 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) 2021・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、原則としてプログラミング言語を用いた経験の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 フィードバックを含め全15回の授業で、統計ソフトを用いてデータ分析を実践する。本演習の前半では「エクセル(分析ツール)」、後半では「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、演習の中では、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。
なお開講にあたっては、受講生の所属するキャンパスの配置や受講形態にも配慮する。

1.導入・統計の基礎 1回 
2. データの可視化 2回 
3.クロス集計表 2回 
4. 統計処理入門 2回 
5. 相関 2回 
6. 群間比較 2回 
7. 回帰分析 2回
8. レポート課題について まとめ フィードバック等 2回 
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。