学部・大学院区分 Undergraduate / Graduate		農・博後

時間割コード Registration Code		4900006

科目区分 Course Category		専門科目 Specialized Subject

科目名　【日本語】 Course Title		データサイエンス特別講義１

科目名　【英語】 Course Title		Special Lecture on Data Science 1

コースナンバリングコード Course Numbering Code

担当教員　【日本語】 Instructor		山本一清 ○

担当教員　【英語】 Instructor		YAMAMOTO Kazukiyo ○

単位数 Credits		1

開講期・開講時間帯 Term / Day / Period		春１期水曜日５時限 Spring1 Wed 5

対象学年 Year		１年 1

授業形態 Course style

授業の目的　【日本語】
Goals of the Course(JPN)

本講義は、データサイエンスに必要な統計学の基本概念と重要な手法について、R言語を用いて実践的に身につけることを目的とする。

授業の目的　【英語】
Goals of the Course

This lecture aims to practically acquire the basic concepts and important methods of statistics necessary for data science using R language.

到達目標　【日本語】
Objectives of the Course(JPN)

R言語を使ったデータ分析ができるようになる。

到達目標【英語】
Objectives of the Course

授業の内容や構成
Course Content / Plan

①イントロダクション
②R言語入門（変数・関数）
③R言語入門（データ入出力とプロット）
④回帰分析
⑤判別分析
⑥主成分分析
⑦クラスタリング
⑧まとめ

1. Introduction
2. Introduction to R language (variables and functions)
3. Introduction to R language (data input / output and plotting)
4. Regression analysis
5. Discriminant analysis
6. Principal component analysis
7. Clustering
8. Summary

履修条件・関連する科目
Course Prerequisites and Related Courses

特になし

成績評価の方法と基準
Course Evaluation Method and Criteria

毎回の授業への取り組みと小テストの合計により総合的に評価する。
到達目標を達成することを合格の基準とする。

教科書・テキスト
Textbook

NUCTで講義資料を配布する。

参考書
Reference Book

データサイエンスのための統計学入門（オライリー・ジャパン社）など

課外学習等（授業時間外学習の指示）
Study Load(Self-directed Learning Outside Course Hours)

講義内容の復習

使用言語
Language Used in the Course

日本語/English

授業開講形態等
Lecture format, etc.

遠隔授業（オンデマンド）

遠隔授業（オンデマンド型）で行う場合の追加措置
Additional measures for remote class (on-demand class)

なし