今後のデジタル社会において、数理・データサイエンス・AI はすべての大学生が身につけておくべき素養だといわれている。 これらの基礎的素養を身につけ、大学の授業だけでなく、日常の生活、卒業後の仕事の場で使いこなすことができるようになるのが本講義の目的である。

第1回は、数理・データサイエンス教育強化拠点コンソーシアムの リテラシーレベルeラーニング教材 の動画を使ってデータや AI が社会の中のどのような場面でどのように利活用されているかを学習する。

• データサイエンスの役割 (動画・滋賀大学) 3:45
• データサイエンスの役割（続）(動画・滋賀大学) 2:49

確認テスト1

• データサイエンスと画像処理技術　①デジタル画像の構成 (動画・滋賀大学) 9:01

確認テスト2

• 機械学習の先進的な事例 企業分析 (動画・滋賀大学) 5:30

確認テスト3

• データサイエンスと画像処理技術　②画像処理の応用 (動画・滋賀大学) 9:02

確認テスト4

• 金融 (動画・滋賀大学) 10:16

確認テスト5

• 機械学習の先進的な事例 マーケティング (動画・滋賀大学) 4:41
• 機械学習の先進的な事例 画像 (動画・滋賀大学) 9:40

確認テスト6

様々なデータを読み解き、説明したり、扱うためには、大量のデータの中に存在する法則性を扱う統計学の知識と、実際のデータの分析に必要な表計算ソフトやプログラムを扱うスキルが必要となる。

統計学に従ってデータを処理して分析する方法を統計的方法という。 統計的方法は大きく分けて次の二つがある。

• 記述統計は、対象となる集団の全個体を観測して得られたデータを整理・要約し、データの規則性から法則を調べる。
• 推測統計は、対象となる集団の一部を取りだして観測し、得られたデータから確率論を使って元の集団の持つ特性を推測する。

本講義では、まず、表計算ソフトの使い方について慣れてもらいたい。 次に、記述統計によりデータを整理・要約してグラフなどで説明する方法について学ぶ。 その後、推測統計によりデータを分析して推測したり、データから判断する方法について学ぶ。