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オンデマンド（録画配信）

データを読み解くために必要な基本的な統計知識と，データを活用するために必要な基本的な統計手法について解説し，演習課題を通してスキルの定着を図る。

現在，ビッグデータという言葉に象徴されるように，ビジネス，医療，教育，農業，工業など様々な分野で大量かつ多様なデータが得られるようになってきた。そのため，このデータを新しい資源ととらえ，データに基づいて様々な問題を解決していく能力，「データサイエンス力」を備えた人材があらゆる分野で求められている。そこで本講義では，データ活用には欠かせない，基本的な統計手法について学ぶ。なお，本講義は，高大連携活動の一環として高校生も受講できるように開講する。なお，数学Aの『場合の数と確率』及び数学B『統計的な推測』を学習していることが望ましい。

2.1 データを適切に読み解く力を身に付ける。
2.2 データを適切に説明する力を身に付ける。
2.3 データを扱うための基本的な能力を身に付ける。

本講義は，データサイエンスの入門編です。原則として，データサイエンスを初めて学ぶ方や基礎的な内容の理解を深めたい方を対象とします。
なお，以下の授業の単位取得者は，講義内容が重複しているため本講義を履修することはできません。
①「データサイエンスⅠ」（理工学部の履修者）

・授業は，Moodleによるオンデマンド（録画配信）で行う。
【重要】各回の受講期間が決まっているので指定された期間内に受講及び課題提出を行うこと。全８回分を全部まとめて受講できないことに注意すること。
・各回の「講義視聴」と「課題提出」が揃って「出席」とする。
・授業に関する連絡，課題提出等は，すべてMoodleで行う。
・授業内容によっては，所定の表計算ソフトを利用する。
・各課題の提出期限は厳守すること。

・全８回の講義動画を視聴し，すべての課題を期限内に提出することが単位認定の条件とする（１回でも未提出がある場合は，「不合格」）。
・「小テストの点数」「まとめテストの点数」「演習課題の提出」を総合的に判定する。

各課題の出題意図

開示を希望する学生は、その旨申し出ること。

質問や相談がある場合は，メールで行うこと。