シラバス情報
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教員名 ： 安藤 優希
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科目授業名称（和文） Name of the subject/class (in Japanese)
データ解析入門
科目授業名称（英文） Name of the subject/class (in English)
Introduction to Data Analysis
授業コード Class code
9921DS2
科目番号 Course number
21MAPTS204
教員名
安藤 優希
Instructor
Yuki Ando
開講年度学期
2026年度後期
Year
2026年度
Semester
②Second semester
曜日時限
月曜5限
Class hours
Monday 5th Period
開講学科・専攻 Department
理学部第二部 数学科
Department of Mathematics, Faculty of Science Division Ⅱ 単位数 Course credit
2.00単位
授業の方法 Teaching method
演習
Seminar 外国語のみの科目（使用言語） Course in only foreign languages (languages)
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授業の主な実施形態 Main class format
① [対面]対面授業/ [On-site] On-site class
概要 Description
確率統計の基本概念を学び，データ解析の基本的な考え方を身につける．
Rを用いて，実習を行う． 目的 Objectives
確率統計の基本を統計ソフトRを用いて学習する．
到達目標 Outcomes
Rを用いたデータ解析の基本を身につける．
卒業認定・学位授与の方針との関係（学部科目のみ）
リンク先の [評価項目と科目の対応一覧]から確認できます（学部対象）。
履修登録の際に参照ください。 You can check this from “Correspondence table between grading items and subjects” by following the link(for departments). https://www.tus.ac.jp/fd/ict_tusrubric/ 履修上の注意 Course notes prerequisites
なし
アクティブ・ラーニング科目 Teaching type（Active Learning）
小テストの実施 Quiz type test／ディベート・ディスカッション Debate/Discussion／実習 Practical learning
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準備学習・復習 Preparation and review
資料等を通じて内容を把握し，課題を行う．
成績評価方法 Performance grading policy
毎回の課題提出, および期末の最終課題により評価を行う.
学修成果の評価 Evaluation of academic achievement
・S：到達目標を十分に達成し、極めて優秀な成果を収めている
・A：到達目標を十分に達成している ・B：到達目標を達成している ・C：到達目標を最低限達成している ・D：到達目標を達成していない ・-：学修成果の評価を判断する要件を欠格している ・S：Achieved outcomes, excellent result ・A：Achieved outcomes, good result ・B：Achieved outcomes ・C：Minimally achieved outcomes ・D：Did not achieve outcomes ・-：Failed to meet even the minimal requirements for evaluation 教科書 Textbooks/Readings
教科書の使用有無（有=Y , 無=N） Textbook used(Y for yes, N for no)
N
書誌情報 Bibliographic information
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MyKiTSのURL（教科書販売サイト） URL for MyKiTS(textbook sales site)
教科書および一部の参考書は、MyKiTS (教科書販売サイト) から検索・購入可能です。
https://gomykits.kinokuniya.co.jp/tokyorika/ It is possible to search for and purchase textbooks and certain reference materials at MyKiTS (online textbook store). https://gomykits.kinokuniya.co.jp/tokyorika/ 参考書・その他資料 Reference and other materials
授業計画 Class plan
１回：R入門
２回：Rオブジェクト１ ３回：Rオブジェクト２ ４回：Rプログラミング ５回：Rグラフ ６回：データ 7回：データの要約1 8回：データの要約2 9回：確率の基本 10回：確率変数 11回：確率分布 12回：母集団と標本 13回： 統計的推測の基本 14回：単回帰分析と相関解析 15回： まとめ 担当教員の実務経験とそれを活かした教育内容 Work experience of the instructor
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教育用ソフトウェア Educational software
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R
備考 Remarks
状況に応じて変更の可能性あり.
授業でのBYOD PCの利用有無 Whether or not students may use BYOD PCs in class
Y
授業での仮想PCの利用有無 Whether or not students may use a virtual PC in class
N
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