データ分析演習II
| 開講時期 | 2021年度 後期 |
|---|---|
| 担当教員 | 国際高等教育院 教授 原 尚幸 |
| 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・後期 (配当学年) 全回生 (対象学生) 全学向 (曜時限) 水1 (教室) 情報メ203(情報処理室) |
| 授業の概要・目的 | 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．よって今日ではデータの活用が課題となり，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II」では，統計処理やプログラミング言語の基礎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。「データ分析基礎」という統計計算の入門的講義科目に引き続き、この科目では自然科学分野における実際のデータを例に、Excelと統計解析ソフトR等を用いてデータ解析について学び、これらのソフトを利用したデータ解析技術について学習する。 |
| 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，プログラミング言語による実装方法を理解する． |
| 授業計画と内容 | 授業回数はフィードバックを含め全15回とする 統計の基礎(1回) Excel, Rの基礎 (2回) Excel, Rを使ったデータ整理とデータ解析 (1回) データの可視化、作図入門 (1回) 統計解析入門 (2回) 回帰分析 (2回) 数値計算入門、シミュレーション入門 (1回) 統計モデル、解析 (2回) 演習、まとめ (1回) フィードバック (1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。 |
