工学部
数理・データサイエンス基礎
- 遠隔授業、Teamsをリアルタイム利用・録画配信なし
| 担当 | 重井 徳貴 |
|---|---|
| 曜日 | 月曜 |
| 時限 | 1限目 |
| 難易度 | B:大学2､3年生程度 |
| 初回講義日 | 10月5日 |
| 学生数 | 50～100人未満 |
| manaba | 登録：必須 利用頻度：必須 |
| 募集人数 | 3名 |
授業概要
数理・データサイエンスは高度情報社会(Society5.0)を支える中核技術であり、イノベーション創出のための基礎学力として不可欠です。本講義では、複数のプログラムに所属する教員群により、基盤的な内容であるデータ解析、確率論、統計分析などを解説し、活用するための基礎的な理解を得ることを目的とする。各分野における実際のデータを用いた演習と時間外学習を通して、実践的な基礎力を体得することをめざします。 本科目の授業は以下の担当教員が分担します。 大橋勝文・小野智司・重井徳貴・松元隆博・加藤龍蔵・福元伸也・鹿嶋雅之・高橋哲朗・大平康旦
授業形式補足
受講生に必要な知識：微分積分学, 線形代数学，確率統計などの基礎的な知識があることが望ましい
受講生に必要なスキル：Windows（ファイル操作），Excel（簡単なワークシート関数まで），Word， メール，等を不自由なく使えること
受講に必要な機材等：Excelが使用できるパソコン，およびGoogleのアカウント
実施形態に関する補足：リアルタイム配信は，Teamsの代わりにZoomを使用する予定です。
- 授業期間は前期４月上旬〜８月上旬、後期１０月上旬〜２月上旬です。（集中講義など例外があります。）
授業開始日は各授業詳細の「初回講義日」の欄でご確認ください。 - 講義の回数はおおむね１５回ですが、科目によって公開回数が異なります。
公開授業では単位認定できないので、単位認定にかかわる試験の時間は公開回数に含みません。 - 授業が行われる教室は、直前（開始２日〜１日前）のご案内になります。
- 募集人員は1科目につき若干名です。正規の授業の一部を開放し、本学の学生と一緒に受講していただくため、本学の学生だけで講義室の収容人員を超える場合や、公開授業の募集人員を超えた場合は受講できないことがあります。
【manabaとは】
manabaとは、インターネットを利用したクラウド型授業支援サービスです。
詳しくは「公開授業とは」をご確認ください。
【授業形式】
授業の形式には、対面授業、遠隔授業、両方を利用したミックス型などがあります。また、教務上の事情等により授業の形式や対応が変更となる場合もあります。（対面授業を予定していたが、遠隔授業のリアルタイム配信型やオンデマンド型に変更する、など。）
【難易度】
公開授業の難易度は授業の内容に応じて、次の４段階に区分しています。
選択の目安にしてください。
Ａ 入門的な内容であり、高校卒業程度の学力を必要とします。【大学1年生程度】
Ｂ やや高度な内容であり、当該専門分野についての一定の基礎知識が必要となります。【大学2､3年生程度】
Ｃ 高度な内容であり、当該専門分野において系統立てた学習がなされていることを前提とするものです。【大学3､4年生程度】
Ｄ 学部卒業程度の内容であり、当該専門分野について系統立てた学習がなされており、更に独自に研究テーマがはっきりしていることが条件になります。【大学院生程度】
