データサイエンスのための数学

概要

急速なデジタル化とグローバル化が進展し,社会構造・産業構造が⼤きく転換しつつある現代社会において,データサイエンスは我々の⽇常⽣活のさまざまなシーンで利活⽤されている。 本科⽬では,教養的な内容を通じて,データサイエンスを学ぶ上で必要となる数学的思考を養い,数学に対する理解を深めることを目指す。また更なる学修につなげられるよう,計算能力や知識に依存しない問題を多く取り扱い,数学観を養う手助けをする。また一方で,データサイエンスにおいてデータの分析方法によっては導かれる結論が異なることを,実際のデータや事例を使って示し,偏った考えでデータを扱うことの危険性を学ぶ。 本講義はデータサイエンティスト養成のための⼊⾨科⽬としてだけではなく,過渡期にある“データ主導社会”“超スマート社会”に関する「気づき」を得るための数学的能力を養う科⽬として位置付けている。そのため,本講義の受講の前提として,数学的な知識は必ずしも必要としない。また,多様な考え⽅を学⽣同⼠で学ぶためのアクティブ・ラーニングを⾏い,適宜学⽣同⼠の相互評価の機会を取り⼊れる

目標

1．社会においてどのように数学が利活用されているかについて理解する。 2．与えられた問題に対して立式をすることで,数字の意味などを理解する。 3．データサイエンスにおける数学の具体的な活用方法について理解する。

授業外の学習

本講義では基本的に予習の必要はなく,授業後に以下の授業外学習を行うことが求められる(合計200分程度)。 ・毎回の授業で課される課題(リアクションペーパー,課題問題,,最終レポートなど)の取組み(80分) ・授業で紹介された参考資料(文献や記事,ウェブサイト等)の学習(60分) ・授業で分からなかったところや過去の課題で間違えた箇所の復習(60分)

所要時間: 200分