Pick up 授業主な科目紹介データサイエンス学部の社会連携教員一覧（２０２５年４月時点）社会物理学尾□ 順一Junichi OZAKI教授統計科学鈴木 雅智Masatomo SUZUKI教授知能情報学落合 桂一Keiichi OCHIAI准教授統計科学竹内 由則Yoshinori TAKEUCHI准教授ビジネス・サイエンス上田 雅夫Masao UEDA環境影響評価・環境政策大西 暁生Akio ONISHI教授知覚情報処理・知能情報学越仲 孝文 Takafumi KOSHINAKA整数論小屋 良祐Yoshihiro KOYA教授知能情報学戸田 浩之Hiroyuki TODA統計モデリング・空間疫学冨田 誠Makoto TOMITA教授数理データ医学中村 直俊Naotoshi NAKAMURA知覚情報処理・医療情報学檜作 彰良Akiyoshi HIZUKURI教授情報学基礎理論藤田 慎也Shinya FUJITAゲノム統計学三澤 計治Kazuharu MISAWA准教授統計科学森山 卓Taku MORIYAMA住環境評価・建築計画学山田 崇史Takashi YAMADA准教授統計科学岡村 寛Hiroshi OKAMURA教授計算機科学（コンピューターサイエンス）佐藤 彰洋Aki-Hiro SATO教授教授准教授准教授准教授日常見かける多くの統計調査は、対象の一部だけを統計的な方法を用いて選び出し、効率的に実施されています。この講義では、サンプリングと推定の理論・方法を学び、データサイエンスの基礎となるデータ収集・処理法を習得します。36データ解析演習では、統計処理ソフトＲを利用した、データの要約方法、作図、統計的仮説検定、回帰分析の実行方法を実データとコンピュータを利用して学習します。前半では、Ｒを効果的に活用するためのコマンド群、データタイプとデータフレーム、データ要約の方法、組み込み関数の利用方法などを取り扱っています。後半では、ＳＱＬ、統計的仮説検定の方法、データ解釈、分析レポートの作成方法を学びます。統計学の基礎を学習します。まずはデータの取り扱いやグラフの描き方を学び、さらに、確率変数・確率分布の性質を知り、仮説検定や信頼区間について学習します。最後に、統計モデルの基礎として、線形回帰（単回帰）を学びます。 推進の取り組み等を生の声から学ぶことで、大学での学びが将来どのような分野で活用することができるかを考える機会となっています。データサイエンス学部では、企業や官公庁等の現場の第一線で活躍するゲスト講師を迎え、実社会でのさまざまなデータ活用事例に触れる「データサイエンスセミナー」を開催しています。企業におけるマーケティングやビジネス戦略、ものづくりの品質管理等に、どのようにデータが分析され、活用されているのか、また、官公庁においてはデータの利活用による政策立案やオープンデータ活用世論調査や行政の統計調査、学力調査など、人を対象としてさまざまな統計調査が数多く実施されています。特に人を対象とする調査では、その実施方法によってデータの質は大きく変わります。いくら高度な分析を行っても、質の低いデータから有益な情報は得られません。本講義では、調査票作成から実施手順、データ整理、調査倫理まで、実例を基に学び、信頼性の高いデータを得るための調査設計手法を習得します。准教授データ解析演習統計学Ⅰ調査設計論サンプリング法デ ー タ サ イ エ ン ス 学 部土屋 隆裕佐藤 彰洋研究者一覧▶情報科学北園 淳Jun KITAZONO准教授准教授調査統計科学土屋 隆裕Takahiro TSUCHIYA教授
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