基本情報/Basic Information

開講科目名 ／Course	自然・環境・人間２(数理データサイエンス－理論と実践)／NATURE,ENVIRONMENT AND HUMANITY2(MATHEMATICAL DATA SCIENCE: THEORY AND PRACTICE)
ナンバリングコード ／Numbering Code	93-1009
開講所属 ／Course Offered by	大学全カリ総合科目／
ターム・学期 ／Term・Semester	2026年度／2026 Academic Year　　秋学期／FALL SEMESTER
曜限 ／Day, Period	木3／Thu 3
開講区分 ／semester offered	秋学期／Fall
単位数 ／Credits	2.0
学年 ／Year	1,2,3,4
主担当教員 ／Main Instructor	和田　一郎
遠隔授業科目 ／Online Course	－

担当教員情報/Instructor Information

教員名 ／Instructor	教員所属名 ／Affiliation
和田　一郎	言語文化学科／INTERDISCIPLINARY STUDIES

授業の目的・内容 ／Course Objectives	本講義では、これからのデータサイエンス社会において必須となるモデルとデータサイエンスの活用についての初歩を学ぶ。具体的には高校「情報2」等でのプログラミング未履修者に対して、初歩からのプログラミングをするための基礎知識を習得する。講義ではツールの使い方の基礎を学ぶとともに、演習を行う。ツールはPythonまたはR（あるいは両方）を行う予定である。初心者にも対応できるよう、インストールから始めるがかなり講義のスピードは速く、また課題も多く出す予定であるので、自学自習は必須である。
授業の形式・方法と履修上の注意 ／Teaching method and Attention the course	1.お知らせ、資料配信、課題の提出等はすべてmanabaを利用する。 2.本授業は基本的に対面で実施する。授業内容によってオンライン/オンデマンドで実施することもある。 3. 講義も双方向的で能動的な参加がもとめられる。 4.ハイスピードで進むため、自主的に勉強することが求められ、そうしないとついていくのが難しい講義である。 ※初回授業については第１回目授業の前日までにmanabaで提示するので必ず確認すること。 ・PCは持参することを勧める。
使用言語 ／Language used	日本語/Japanese
採用している授業方法 ／Teaching methods used	プレゼンテーション/Presentation 、 ディスカッション・ディベート/Discussion・Debate 、 グループワーク/Groupwork 、 実習/Practical_training
事前・事後学修の内容 ／Before After Study	目安：事前学修2時間、事後学修2時間（各回の詳細は「授業計画詳細情報」を確認すること）。
テキスト1 ／Textbooks1	書籍名 ／Title 講義中に指示する。 著者 ／Author name 出版社 ／Publisher ISBN ／ISBN その他（任意） ／other
テキスト2 ／Textbooks2	書籍名 ／Title 著者 ／Author name 出版社 ／Publisher ISBN ／ISBN その他（任意） ／other
テキスト3 ／Textbooks3	書籍名 ／Title 著者 ／Author name 出版社 ／Publisher ISBN ／ISBN その他（任意） ／other
参考文献等1 ／References1	書籍名/ｻｲﾄ名 ／Title 著者 ／Author name 出版社/URL ／Publisher ISBN ／ISBN その他（任意） ／other
参考文献等2 ／References2	書籍名/ｻｲﾄ名 ／Title 著者 ／Author name 出版社/URL ／Publisher ISBN ／ISBN その他（任意） ／other
参考文献等3 ／References3	書籍名/ｻｲﾄ名 ／Title 著者 ／Author name 出版社/URL ／Publisher ISBN ／ISBN その他（任意） ／other
評価方法 ／Evaluation	授業中の問題解答50％、期末演習（またはテスト）50％
関連科目 ／Related Subjects	機械学習、人工知能応用、コンピュータと言語、プログラミング論、自然言語処理、コンピュータ構造論
備考 ／Notes	・さまざまにソフト等をダウンロードするのでパソコン持参が望ましい。
到達目標 ／Learning Goal	自然、環境、人間に関する学問分野について、副題に示したテーマをもとに、21世紀型市民としてふさわしい実践的な知識を習得し、今後の複雑な国内および国際情勢に対処していく方法について、論理的かつ創造的思考を持って対応できるようにする。
DPとの関連 ／Relation to DP

回 ／Time	授業計画（主題の設定） ／Class schedule	授業の内容 ／Contents of class	事前・事後学修の内容 ／Before After Study
1	はじめに/数理データサイエンスとは？	本講義の概要
2	ツールの活用について	講義とハンズオンを行います。	問題の予習 提出した課題の確認・復習
3	プログラミング1	講義とハンズオンを行います。	問題の予習 提出した課題の確認・復習
4	プログラミング2	講義とハンズオンを行います。	問題の予習 提出した課題の確認・復習
5	例題演習	講義とハンズオンを行います。	問題の予習 提出した課題の確認・復習
6	例題演習	講義とハンズオンを行います。	問題の予習 提出した課題の確認・復習
7	例題演習	講義とハンズオンを行います。	問題の予習 提出した課題の確認・復習
8	例題演習	講義とハンズオンを行います。	問題の予習 提出した課題の確認・復習
9	例題演習	講義とハンズオンを行います。	問題の予習 提出した課題の確認・復習
10	例題演習	講義とハンズオンを行います。	問題の予習 提出した課題の確認・復習
11	例題演習	講義とハンズオンを行います。	問題の予習 提出した課題の確認・復習
12	学生発表1	講義とハンズオンを行います。	問題の予習 提出した課題の確認・復習
13	学生発表2	講義とハンズオンを行います。	問題の予習 提出した課題の確認・復習
14	まとめ	本講義のまとめを行います。