総合科目 Ｆ（数理・情報） 時間割コード 31090 Ｓ 31261 Ｓ 30266 Ｓ 31588 Ｓ 評価方法 教科書 ガイダンス 講義題目 授業の目標概要 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、ス評価方法 教科書 ガイダンス 評価方法 教科書 ガイダンス 統計学入門 講義題目 授業の目標概要 本講義では、初めて統計学を学ぶ学生を対象に、データ解析・統計学の考え方と実際について、その基本事項を解説する。対象は文理を問わない。専門学部で諸科学を学ぶ際に特に重要な、確率分布（＝現象のモデル化）、独立同一分布性（＝同一条件の下での繰り返し実験）、統計的推測（＝データから母集団への推論）の考え方を理解することに焦点を当てる。 期末試験による。 次の教科書を使用する。／Will use the following textbook 書名 著者（訳者） 倉田博史・星野崇宏 出版社 ISBN 特に行わない。／Will not conduct guidance 基礎統計 講義題目 授業の目標概要 統計学とは、調査や実験で得られたデータを基に、そのデータを生み出した背景因子の関係を推測する方法を提供する学問である。本講義は、統計学に初めて触れる初学者を対象に、統計学とデータ解析の基本的な概念と手法を紹介する。 原則として毎回レポートの提出を求める．成績は、レポートと期末試験により総合的に評価する。 評価方法 教科書は使用しない。／Will not use textbook 教科書 ガイダンス 特に行わない。／Will not conduct guidance プログラム構成論 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。 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。／Will not use textbook 特に行わない。／Will not conduct guidance データマイニング入門 講義題目 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。本授業では、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。本授業は、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授業との接続を念頭に、それらの基礎となる知識を習得することを目標とする。 主に各回のプログラミング課題ならびに授業全体の最後に行う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。／Will not use textbook 第一回授業日に行う。／Will conduct guidance at first time 入門統計解析 新世社 978-4-88384-140-0 1323教室 1106教室 時間割コード 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 基礎統計 開講 授業科目名 計算機プログラミング 開講 授業科目名 計算機プログラミング 担当教員 倉田 博史 経済・統計 金 2 担当教員 宮田 敏 担当教員 山口 和紀 担当教員 森 純一郎 所属 曜限 所属 曜限 経済・統計 金 5 所属 情報図形 所属 理学部 教室 1年文科 理一(11-12,18-25)理二三(9-10) 2年 文科 理一(8-10,13-14,28) 教室 1年 文科 理一(34-39)理二三(17-20) 2年 文科 理一(11-12,15-19) 曜限 教室 曜限 教室 月 5 E41教室 月 5 E26教室 対象 理二三(1-4,7,9-10,19) 対象 理二三(11,15,20-22) 対象 1年 文科 理科 2年 文科 理科 対象 1年 文科 理科 2年 文科 理科
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