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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提供教材

京都大学OCW

京都大学OCW(Open Course Ware)は誰でも無料で講義ビデオを視聴できます。登録なども必要ありません。

概要:

本コースは定期開催となっており、ランダム化やP値といった基本から傾向スコアなど実践的な内容まで臨床研究に必要な生物統計の考え方を分かりやすく解説します。

講師:
佐藤 俊哉 医学研究科 教授
田中 司朗 医学研究科 特定教授
米本 直裕 医学研究科 助教
佐藤 恵子 医学部附属病院 特任准教授
多田 春江 医学部附属病院臨床研究総合センター 特定准教授

KoALA

KoALAでは講義ビデオ・補助教材として動画を配信しています。「統計の入門」についてはどなたでも利用できます。

概要:

統計に関する知識は、実験、試験、調査などの結果を用いた実証研究を行う上でなくてはならないものである。生活に関わるさまざまな効果やリスクがデータとともに語られ、生活者としても統計に対するリテラシーが求められるようになった。企業活動では、情報技術の発展によって、日々膨大なデータが生成されており、その活用が求められるようになった。本講は、研究や、生活、社会・経済活動に不可欠な統計を、集計・分析し、理解する力を養うことを目的とした「統計入門」「続統計入門」を圧縮した内容になっている。これから統計を学ぼうとする初学者や、学び直しを目指す学生を主たる対象としている。

本講では、統計ならびに統計学に関する基本的な考え方を中心に講義することで、より発展的な統計・統計学の学習への礎となることを目指す。統計分析手順の機械的な利用や解釈というよりも、その基礎となる考え方を学ぶことを目指している。また、厳密な数学的証明は避け、あくまで統計・統計学のエンドユーザーとして必要とされる直感的な理解を目指している。

講師:
京都大学国際高等教育院データ科学教室

概要:

高度情報化社会である今日,至るところに蓄積される大量のデータを解析するための科学であるデータ科学は,学術全般・産業界のみならず日常生活の至る所に大きな変化をもたらそうとしている.データ科学の根幹である情報学・統計学・数理科学に対する基本的な理解,特に基礎的な数学の素養は社会を支える広範な人材にとっての基礎的な教養となりつつある.

将来の予測や最適化に微分を,分布を調べるのに積分を用いるように,微分積分学は数理・データ科学のために必要となる数学の基礎的内容である.本講義ではその入門として微分積分に関する総合的な内容について講義をおこなう.理論的な事項には深く立ち入らず,計算手法やそれらの内容がどのように数理・ データ科学に用いられるかを理解することを目的とする.

また,文系学生が受講可能なように高校での数学IIIの知識を仮定せず,必要が生じれば,その都度補う形で進める.

講師:
中野 直人 特定講師(国際高等教育院データ科学イノベーション教育研究センター)

講義資料

本ページで講義資料を公開しております。

著作権の関係などでホームページで公開できないものもございますので、ここで公開していない本センターの提供講義の講義資料につきましてはお問い合わせください。

データ分析基礎(前半)
概要:

シラバスをこちらからご覧ください。

講師:
關戸 啓人 特定講師(国際高等教育院データ科学イノベーション教育研究センター)