1年 文科 理一(34-39) 金 5 2年 文科 理一(11,15-19,22)1年 文科 理科 2年 文科 理科 月 5 E42教室 Ｓ 計算機プログラミング 山口 和紀 1年 文科 理科 2年 文科 理科 月 5 E31教室 森 純一郎 総合科目 Ｆ（数理・情報） 時間割コード 31319 Ｓ 30285 31656 Ｓ 計算機プログラミング 講義題目 データマイニング入門 授業の目標概要 ビックデータ解析技術、人工知能技術の利活用が社会で進む中で、それらの基礎となるデータ分析技術は情報処理技術を学ぶ上で重要となっている。本講義では、データ分析・データマイニングの基礎について学ぶとともに演習を通して実際にデータを分析するプロセスを学ぶ。本講義は、学部後期課程におけるデータサイエンス、人工知能、機械学習、自然言語処理などの関連講義との接続を念頭に、それらの基礎となる知識を習得することを目標とする。 主に各回の課題ならびにミニプロジェクトのレポート内容によって評価する。 教科書は使用しない。 第一回授業日に行う。 評価方法 教科書 ガイダンス 講義題目 授業の目標概要 評価方法 教科書 ガイダンス 評価方法 教科書 ガイダンス 基礎統計 講義題目 授業の目標概要 文理を問わず、あらゆる学問において、データを適切に解析・理解するスキルは重要であり、従って、統計学の素養を身に付けることは必須である。本講義では、(i)データを整理するための平均・分散・ヒストグラムなどの記述統計、(ii)データのふるまいを表す確率分布、(iii)記述統計と確率分布の両者を基礎としてデータを解析する統計的推測、それぞれの基本事項の修得を目標とする。 定期試験によって評価を行う。 次の教科書を使用する。 書名 著者（訳者） 倉田博史・星野崇宏 出版社 ISBN 特に行わない。 プログラム構成論 本講義では、プログラミングの基礎となるデータモデルの考え方を理解し、代表的なデータモデル、例えば、リスト、スタック、キュー、集合、木、グラフ、論理などについては、活用できるようになることを目指す。 （プログラミングの経験があること。「アルゴリズム入門」を履修済みであることが望ましい。 この授業ではPythonを使用するが、これらの言語に慣れている必要はない。 授業前に資料を読んだり、授業後に課題を解くための時間を十分に確保しておくこと。） 演習への参加、課題レポートの完成度 教科書は使用しない。 特に行わない。 入門統計解析 新世社 978-4-88384-140-0 300 1106教室 時間割コード 時間割コード 開講 授業科目名 基礎統計 開講 授業科目名 開講 授業科目名 担当教員 松浦 峻 担当教員 担当教員 所属 経済・統計 情報・図形 所属 理学部 曜限 教室 所属 曜限 曜限 対象 理二三(17-20) 理二三(11,15,20-23) 教室 対象 教室 対象
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