科目名 Course Title	コンピュータ演習１［20A0188］ Computer Exercises 1
授業言語 Language	Japanese
科目区分・科目種	情報	クラス	データサイエンス入門
ｶﾗｰｺｰﾄﾞ		ｷｬﾘｱﾃﾞｻﾞｲﾝ
単位数	2.0単位	履修年次	1〜4年

担当教員	土山　玄
学期	前期
曜日・時限・教室	火曜 9 〜 10 限 理学部3号館601室【ITﾙｰﾑ1】

授業の形態
講義，演習

教科書・参考文献
教科書：なし 参考書：講義中に適宜紹介する 参考資料：適宜配布する

評価方法・評価割合
小論文（レポート）= 70%（中間レポート：20％，期末レポート：50%），授業への参加態度= 30%（毎回出席確認時に質問やコメントを記入してもらいます）

主題と目標
近年、情報通信技術や計測技術の向上により、多種多様なデータを得ることができるようになり、大量のデータが蓄積されています。このようないわゆるビッグデータを活用できる人材の重要性は日々高まっています。そこで、本授業ではデータを活用する技術、すなわちデータサイエンスの基礎について学ぶということが主題となります。本授業は講義（約45分）と演習（約45分）に分かれており、講義ではデータサイエンスの基礎を学び、演習では学んだ知識を実践できるようになることが目標です。また、演習では主にExcelを使用し、Excelの操作に習熟することも目指します。

授業計画
第1回	ガイダンス データサイエンスとは
第2回	1変数データの要約 平均値・中央値・最頻値 分散・標準偏差・四分位数 度数分布表 相対度数 累積度数
第3回	Excelによるデータの可視化�@ 棒グラフ 円グラフ 折れ線グラフ 箱ひげ図
第4回	Excelによるデータの可視化�A ヒストグラム
第5回	2変数データの記述とExcelによる可視化�@ 共分散 相関係数 散布図
第6回	2変数データの記述�A クロス集計 オッズ比 ユールの連関係数
第7回	Wordによるレポート作成 これまでの復習 中間レポートの説明 レポートの書き方 図表や数式の挿入
第8回	データの抽出 データを抽出する関数（vlookup） 条件付き書式 フィルター
第9回	サンプリング 乱数 標本抽出 可視化 中心極限定理
第10回	Excelによる回帰分析�@ 最小二乗法 残差 回帰直線 決定係数
第11回	Excelによる回帰分析�A 重回帰分析
第12回	Excelによる回帰分析の演習�@
第13回	Excelによる回帰分析の演習�A
第14回	総復習
第15回	期末レポートの作成

時間外学習
時間外には授業で採り上げた内容を復習することを推奨する。予習よりも復習を重視していただきたい。

学生へのメッセージ
本授業では予習よりも復習を重視することを薦めます。授業時間中にも繰り返し復習をします。授業で採り上げた内容に不明なことがあれば積極的に質問してください。時間が許す限り対応します。

学生の問い合わせ先
tsuchiyama.gen@ocha.ac.jp