シラバス情報

授業コード
18140001
講義名
統計基礎
開講時期
2024年度3Q(後期)
科目分類
基礎
科目分野
ビジネス基礎
教員名
吉田 雅裕
実務家教員
履修年次
1~2
単位数
1.00単位
曜日時限
火曜1限

授業概要
情報社会が抱える諸課題を多角的に分析・解明した上で、その問題の解決策を論理的に構築するために有用なデータサイエンスの基礎技術の習得を目指す。ビッグデータを収集する方法、データクレンジングの方法、データの正しい読み方、統計的手法を用いたデータ分析技術を身につける。さらに、Kaggleなどで公開されている実用的なビッグデータを用いて、実践的なデータサイエンスの能力を習得する。日ごろ直感的に感じていることと、データサイエンスで明らかになることを比較し、データサイエンスに関するより深い理解を得ることを目標とする。
到達目標
統計学を用いたデータサイエンスについて学習する。
データ前処理の方法、データの正しい読み方、統計的手法を用いたデータ分析をできるようになる。
実際のビッグデータに対して、Pythonを用いて統計の各種手法を適用できるようになる。
履修条件
履修条件緩和
成績評価方法・基準
平常点20%、各回の授業後の課題30%、最終課題50%
期末試験の内容
実施しない
課題の内容
各回の授業後の課題:授業内で扱った記述統計や推測統計に関する課題
最終課題は: Kaggleの『タイタニック号の乗客データ』に対するデータサイエンス

授業内容
第1回
・イントロダクション
本講義の目的、内容、成績評価方法などについて学習する。そして、統計を用いたデータサイエンスの具体的な事例について学習する。
第2回
・データ集計
単純集計とクロス集計を用いたデータ集計について学習する。
第3回
・データ可視化
グラフを用いてデータを説明する記述統計について学習する。
第4回
・統計学基礎
統計学の基本となる確率について学習する。
第5回
・統計的推定
データから信頼区間を求める統計的推定について学習する。
第6回
・統計的検定
データから有意差を見出す統計的検定について学習する。
第7回
・連関分析
質的データを分析する独立性の検定について学習する。
第8回
・相関分析
量的データを分析する回帰分析について学習する。

購入が必要な教科書
書名
Pythonで学ぶはじめてのデータサイエンス
著者
吉田雅裕
出版社
技術評論社
ISBN
4297134217
備考

教科書以外に準備するもの(画材・機材)
インターネットに接続可能なコンピュータ

参考文献
『はじめてのAIリテラシー』,岡嶋 裕史,吉田 雅裕,技術評論社,ISBN4297120380,2021.
※大学での教科書販売はありません。

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