教科書で学びたい人へ¶
この授業では、教科書を開いて進めることはしません。資料はすべてこのサイトにあります。
ただし、教科書の内容はこの授業とよく対応しています。自分で読み進めたい人のために、対応表を置いておきます。
使う教科書¶
『はじめて学ぶ 数理・データサイエンス・AI』（FOM出版）
入学時に購入している2冊のうちの1冊です（もう1冊の『情報リテラシー Office…』のほうは、この授業では使いません）。
読むときの注意
教科書の演習は Excel を前提に書かれています。この授業では Python（ブラウザ上）を使うので、操作の手順は読み飛ばして構いません。
読む価値があるのは、「何のためにその計算をするのか」という説明のほうです。
各回と教科書の対応¶
| 回 | この授業でやること | 教科書 |
|---|---|---|
| 1 | 平均だけでは分からない／テーマを決める | 第4章 データ活用力（とくに「分析結果を利用する人になりきって考える」） |
| 2 | 母集団と標本・研究倫理 | 第3章 情報セキュリティと個人情報の管理／第5章-03 データの対象をしっかり理解し、説明する |
| 3 | 設問とデータの種類 | 第5章-04 3つのデータの形 |
| 4 | 代表値とばらつき | 第8章 平均値・度数分布とヒストグラム／第9章 ばらつきを数値化する |
| 5 | 調査の実施 | 第5章-02 アンケートデータを使ってみよう |
| 6 | CSVの読み込み・整形・記述統計 | 第6章 データの要約／第10章-04 外れ値をもっと活用しよう |
| 7 | クロス集計・層別 | 第7章 質的データを比較する |
| 8 | 並べ替え・ランキング | 第10章 新しい変数を作る／異なる単位の変数を比較する |
| 9 | グラフ・散布図 | 第6章-03 グラフでデータを視覚化しよう／第11章 散布図・相関分析 |
| 10 | 統計の誤用・ページの構成 | 第7章-02〜04 仮説を持とう／ファインディングを伝えよう／検証に突っ込みを入れてみよう |
| 11 | ページの仕上げと公開 | 第12章-01 データ分析の結果を伝えよう |
| 12 | 発表 | 同上 |
| 13 | 報告書 | 第12章-02 分析手法の全体像を知っておこう |
| 14 | まとめ | 第12章-03 さらなる学習のために |
どこから読むといいか¶
全部読む必要はありません。この3か所だけでも読む価値があります。
- 第7章-04「データによる仮説の検証に突っ込みを入れてみよう」 この授業でくり返しやることと、まったく同じ発想です。
- 第8章-02「平均値を計算する際は分布も確認しよう」 第1回でやる「平均が同じなら同じデータと言ってよいか」の続きです。
- 第9章-03「一部のデータでは誤差を加味しよう」 自分の調査は「一部のデータ」です。回収が少ないときに何が言えるのかが書かれています。
第1章・第2章について¶
第1章（社会で起きている変化）と第2章（AI・AI社会原則）は、前期「情報入門」で扱った範囲です。読み返すと、後期でやることの位置づけが見えます。