| 1週 |
ガイダンス
以降では，教科書を次のように記載する．
教科書１：よくわかるデータリテラシー
教科書２：ゼロからはじめるデータサイエンス 第２
版
データリテラシーとデータサイエンス，数値の類別（
教科書１ 第０講および第１講）
教科書２ 第１２章までの復習 |
講義、質疑応答 |
コンピュータ演習ができるように
，「確率と統計」で用意したはず
のファイル群を使えるようにして
おくこと．さらに，教科書２で次
週学習するプログラムを作成し，
動くようにしておく． |
200 |
| 2週 |
数値の示し方（教科書１ 第２講）
ナイーブベイズ（教科書２ 第１３章） |
講義、演習、質疑応答 |
復習：課題を完成させる
予習：教科書２で次週学習するプ
ログラムを作成し，動くようにし
ておく． |
100
100 |
| 3週 |
誤差（教科書１ 第３講）
線形回帰（教科書２ 第１４章） |
講義、演習、質疑応答 |
復習：課題を完成させる
予習：教科書２で次週学習するプ
ログラムを作成し，動くようにし
ておく． |
100
100 |
| 4週 |
数値の把握（教科書１ 第４講）
重回帰分析（教科書２ 第１５章） |
講義、演習、質疑応答 |
復習：課題を完成させる
予習：教科書２で次週学習するプ
ログラムを作成し，動くようにし
ておく． |
100
100 |
| 5週 |
代表値とばらつき（教科書１ 第５講と第６講）
ロジスティック回帰（教科書２ 第１６章） |
講義、演習、質疑応答 |
復習：課題を完成させる |
100 |
| 6週 |
相関（教科書１ 第７講）
問題演習 |
講義、演習、質疑応答 |
復習：これまでの内容を確認する |
200 |
| 7週 |
偶然の扱い（教科書１ 第８講）
小テスト |
講義、小テスト、質疑応答 |
予習：教科書２で次週学習するプ
ログラムを作成し，動くようにし
ておく． |
200 |
| 8週 |
大数の法則とアンケート（教科書１ 第９講）
決定木（教科書２ 第１７章） |
講義、演習、質疑応答 |
復習：課題を完成させる
予習：教科書２で次週学習するプ
ログラムを作成し，動くようにし
ておく． |
100
100 |
| 9週 |
統計的有意性（教科書１ 第１０講）
ニューラルネットワーク（教科書２ 第１８章） |
講義、小テスト、質疑応答 |
復習：課題を完成させる
予習：教科書２で次週学習するプ
ログラムを作成し，動くようにし
ておく． |
100
100 |
| 10週 |
因果関係（教科書１ 第１１講）
ディープラーニング（教科書２ 第１９章） |
講義、演習、質疑応答 |
復習：課題を完成させる
予習：教科書２で次週学習するプ
ログラムを作成し，動くようにし
ておく． |
100
100 |
| 11週 |
データの信頼性（教科書１ 第１２講）
クラスタリング（教科書２ 第２０章） |
講義、演習、質疑応答 |
復習：課題を完成させる
予習：教科書２で次週学習するプ
ログラムを作成し，動くようにし
ておく． |
100
100 |
| 12週 |
グラフの作成（教科書１ 第１３講）
自然言語処理（教科書２ 第２１章） |
講義、演習、質疑応答 |
復習：課題を完成させる |
200 |
| 13週 |
データと論理（教科書１ 第１４講）
問題演習 |
講義，問題演習 |
復習：これまでの内容を確認し，
達成度確認試験の準備を行う． |
200 |
| 14週 |
達成度確認試験
データベース，MapReduce（教科書２ 第２４章，第
２５章） |
講義、試験、質疑応答 |
復習：これまでの内容を確認する |
200 |
| 15週 |
データリテラシー（教科書１ 第１５講）
データ倫理（教科書２ 第２６章）
講義まとめ |
講義、質疑応答 |
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一般に、授業あるいは課外での学習では：「知識などを取り込む」→「知識などをいろいろな角度から、場合によってはチーム活動として、考え、推論し、創造する」→「修得した内容を表現、発表、伝達する」→「総合的に評価を受ける、ＧｏｏｄＷｏｒｋ！」：のようなプロセス（一部あるいは全体）を繰り返し行いながら、応用力のある知識やスキルを身につけていくことが重要です。このような学習プロセスを大事に行動してください。
※学習課題の時間欄には、指定された学習課題に要する標準的な時間を記載してあります。日々の自学自習時間全体としては、各授業に応じた時間（例えば2単位科目の場合、予習2時間・復習2時間／週）を取るよう努めてください。詳しくは教員の指導に従って下さい。