学期／Semester

2021年度／Academic Year
／First Semester

前期

開講期間／Course duration

2021/04/01〜2021/09/27

必修選択／Required / Elective

必修, 選択／required, elective

時間割コード／Time schedule code

20213808039001

科目ナンバリングコード／Numbering code

ID‑DS‑2‑390‑1‑103

授業科目名／Course title

基礎データ分析演習／Exercise on Basic Data Analysis

曜日・校時／Day・Period

単位数(一般/編入/留学)／Credits(General /Transfer/Overseas)
科目番号／Course code

木／Thu 1, 木／Thu 2

2.0//2.038080390

編集担当教員／Instructor in charge of the
全 炳徳／Jun Byungdug
course syllabus
授業担当教員名（科目責任者）／Instructor in charge of the course

全炳徳／Jun Byungdug授業担当教員名（オムニバス科目等）／Instructor(s)全炳徳／Jun Byungdug

科目分類／Course Category

専門科目［DS］, データサイエンス（統計学系科目）

対象年次／Intended year2

講義形態／Course style

演習／Seminar

教室／Class room
対象学生（クラス等）/Intended year (class)2

年次

担当教員Eメールアドレス/E‑mail address

bdjun@nagasaki‑u.ac.jp

担当教員研究室/Office

工学部１号館

担当教員TEL/Tel

内線2706

担当教員オフィスアワー/Office hours

月曜10:30‑11:30

授業の概要及び位置づけ/Course overview

授業到達目標/Course goals

情報システム研究室306号[授業概要]
実験や観測から得られる様々なデータを分析するための，R言語の基礎的知識を学習する。
[位置づけ]
基礎データの分析に役立つR言語の基本的な事項について演習・習得する。
実験や観測から得られた様々なデータを分析するための，R言語を演習し，言語の機能を利活用できる。

知識・技能以外に、この授業を通して身につけて欲■主体性／Autonomy ■汎用的能力／Generic Competence □倫理観／Ethics □多様性の理解
しい力（１つ以上３つまで）/Abilities other than／Understanding Diversity □協働性／Cooperativeness ■考えをやり取りする力／Ability toknowledge and skills acquired mainly throughexchange ideas □国際・地域社会への関心／Interest in international / local society
the course ( pick 1 to 3 )■A.授業内容の理解度を確認したり自分で考えさせたりする活動 <br>/ Activities to check thedegree of comprehension of the contents to the lesson or to think over
□B.多角的に考えるために他者と関わる活動 <br>/ Activities involving others to think fromvarious perspectives
学生の思考を活性化させるための授業手法/Teaching ■C.技能修得のために実践する活動 <br>/ Activities to practice for acquiring skills
method to stimulate students' thinking■D.問題解決のために知識を総合的に活用する活動 <br>/ Activities that comprehensively
utilize knowledge to solve problems□E.上記以外の学生の思考の活性化を促す授業手法 <br>/ Teaching methods to stimulate
students' thinking other than the above□F.教員からの講義のみで構成される <br>/ It consists only of lectures from teachers
各回ごとの練習問題及び中間テスト，最終試験で達成度評価を行なう．
各回ごとの練習問題（20点），中間テスト（20点），最終試験成績（60点）の合計が60％以上の場
成績評価の方法・基準等/Method of evaluation
合に合格とする。
各回の授業内容・授業方法（学習指導方法）/Course
詳細は授業計画詳細を参照
contents of each lesson
事前、事後学習の内容/Preparation & Review

予習及び復習となる課題について適宜指示する。

キーワード/Keywords

度数分布，正規分布，標準偏差，仮説検定，区間推定

教科書・教材・参考書/Materials

受講要件（履修条件）/Prerequisites

教科書：Kieran Healy「Data Visualization」Princeton，キーラン・ヒーリー「データ可視化入門」講談社
参考書：Hadley Wickham, Garrett Grolemund「Rではじめるデータサイエンス」オライリー・ジャパン
履修上の注意: 原則として前回出席を前提とする．ただし，やむを得ず欠席する場合は必ず事前に担当教員と連絡を取ること。

アクセシビリティ/Accessibility (for studentswith disabilities)

長崎大学では，全ての学生が平等に教育を受ける機会を確保するため，修学の妨げとなり得る社会的障壁の除去及び合理的配慮の提供に取り組んでいます。授業における合理的配慮等のサポートについては，担当教員（上記連絡先参照）または「アシスト広場」（障がい学生支援室）にご相談下
さい。
アシスト広場（障がい学生支援室）連絡先（TEL）095‑819‑2006 （FAX）095‑819‑2948 （E‑MAIL）support@ml.nagasaki‑u.ac.jp

備考（URL）/Remarks (URL)
学生へのメッセージ/Message for students

多くの演習のための参考書を読むこと．Rになれるために絶え間なく演習すること。

実務経験のある教員による授業科目であるか（Y／N)/Instructor(s) with practical experience
実務家教員名／実務経験内容／実務経験に基づく教育内容（実務経験のある教員による授業科目のみ使用）/Name / Details of practical experience /Contents of course
授業計画詳細／Course Schedule

回(日時)／Time(date and time)

授業内容／Contents

第１回

Rについて（本授業のオリエンテーション，授業内容とR言語について学び，理解する）

第２回

R言語の基本的知識について（R言語の特徴，R言語のMarkdown，Rによる図の作成）

第３回

R言語の基本的知識について（R言語の特徴，R言語のMarkdown，Rによる図の作成）課題演習

第４回

プロットを作る（ggplotの動き，goemの動き）

第５回

プロットを作る（ggplotの動き，goemの動き）課題演習

第６回

正しい数値の示し方（facetの動き，ヒストグラムや密度プロット）

第７回

正しい数値の示し方（facetの動き，ヒストグラムや密度プロット）課題演習

第８回

データの成型・ラベル・メモ（データの集計，グループ化とカテゴリ化，scale,guides,theme関数
）

第９回
第１０回
第１１回

データの成型・ラベル・メモ（データの集計，グループ化とカテゴリ化，scale,guides,theme関数）課題演習
モデルデータの可視化（回帰直線の書き方，予測の図示，broomパッケージ使い方）
モデルデータの可視化（回帰直線の書き方，予測の図示，broomパッケージ使い方）演習課題

第１２回

地図を描画する（アメリカ合衆国の地図，日本の地図）

第１３回

地図を描画する（アメリカ合衆国の地図，日本の地図）演習課題

第１４回

プロットを整える（色，テキスト，テーマ）

第１５回

プロットを整える（色，テキスト，テーマ）演習課題