6518102 データサイエンス

2.0 単位, 1 年次, 秋AB 金1,2
木村 成伴

授業概要

データサイエンスの基礎的概念を理解し,コンピュータを利用した基礎的なデータ分析技術を学ぶ.データの収集,データの管理,データの可視化,データの分析を通じて,データの理解と活用の手法を実践的に修得する.先端的なデータサイエンスの事例に触れ,社会におけるデータの具体的な活用について理解する.

備考

看護1班対象
オンライン(オンデマンド型)

授業形態

演習

学位プログラム・コンピテンスとの関係

「データ・情報リテラシー」,「コミュニケーション能力」,「批判的・創造的思考力」に関連する

授業の到達目標（学修成果）

(1) データを適切に収集および管理し,データ分析に役立てることができる
(2) データに基づく客観的な判断・意思決定をするために必要な基礎的概念が理解できる

キーワード

統計, データサイエンス, ビッグデータ, 人工知能

授業計画

履修条件

なし

成績評価方法

小テスト・レポートで総合的に評価する.
A+~Cの評点は,上記により評価を行って決定する.
詳細はmanaba上で説明する.

学修時間の割り当て及び授業外における学修方法

次回の授業範囲を予習し,専門用語の意味等を理解しておくこと
授業中に課された課題をレポートとしてmanabaで提出すること

教材・参考文献・配付資料等

オフィスアワー等（連絡先含む）

その他（受講生にのぞむことや受講上の注意点等）

本授業は,オンデマンド型のオンライン授業により行う.

他の授業科目との関連

ティーチングフェロー（TF）・ティーチングアシスタント（TA）

TA 配置あり(1 名)