Z1001
データサイエンス基礎
BASICS OF DATA SCIENCE 		自由科目
Optional Subjects
2 単位
実施形態 完全オンライン
開催日程 秋学期 金曜日５時限
担当教員 林 邦彦（ハヤシ クニヒコ）
関連科目
開講場所 SFC
授業形態 講義
履修者制限
履修条件

 

 

ガイダンス期間中に実施される認定試験に不合格の場合、必ず直後の「データサイエンス基礎」を履修申告してください。中間試験および期末試験は履修者以外の受験は無効となります。

You must register this subject if you failed in the qualification test in the orientation. Without registration, you can not receive the mid term and final exams in this lecture.
使用言語 日本語
連絡先 kunihiko@sfc.keio.ac.jp
授業ホームページ http://web.sfc.keio.ac.jp/~kawazoe/　および SFC-SFS
同一科目

 

 
学生が利用する予定機材/ソフト等

 

 
設置学部・研究科 総合政策・環境情報学部
大学院プロジェクト名

 
大学院プロジェクトサブメンバー

 

 
ゲストスピーカーの人数 0
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GIGAサティフィケート対象
最終更新日 2020/08/25 13:12:35

科目概要

SFCのデータサイエンス科目を履修するための数学基礎学力を養うための講座です。
高校数学の数学I、II、数学A、Bを復習するとともに数学IIIや数学Cの内容にも触れます。中間試験に合格すれば、この科目の履修はそこで終了です。次のデータサイエンスIの科目の履修に進めます。数学アレルギーがあるや数学から遠ざかっていた学生も楽しく履修することによって、数学への興味を再び持つことを期待しています。

This lecture is organized to support your basic academic ability To study Data Science. We overview mathematics in high school. If you success the midterm exam, you can complete this lecture and advance the next Data Science 1. We hope you have interest with mathematics!

授業シラバス

主題と目標／授業の手法など

大学で学ぶ学問では、政治・経済の・法律ような文系の学問であっても、
教科書や論文には、数字や式が現れ、さらには数列、微分、行列などの
数学の概念が頻繁に出現します。しかしそこで使われる数学記号や計算は、
実はほとんどが高校生が学ぶ数学の範囲に入っています。

言い換えると高校数学を全く知らずに大学の講義を聞けば、そこに現れる
数式は理解できないのです。この講義の究極の目標は、そういった数式を
”読める”ようになることです。

Even if you study social sciences such as politics, economics, law, sociology, etc., you will encounter mathematics in the text books and papers. Series, Derivative, Matrix, , however, most of mathematical formulas ad notations were
already learned at high school.

In other words, if you forget these mathematics, you can not understand any subjects in university. This lecture is organized to support your basic academic ability.

教材・参考文献

高校の教科書、教員が作る自作のものを使います。
参考書としては日本評論社からでている「楽しもう数学を」という
本を挙げておきます。

提出課題・試験・成績評価の方法など

中間試験あるいは期末試験にパスすれば合格です。
中間試験および期末試験は履修者以外の受験は無効となります。

Passing in the midterm or the final examination.
(without registration passing in the exams is invalid)

履修上の注意

データサイエンス１・２を履修するための必須科目です。春学期、秋学期に２講座づつ開講しています。クラス指定がありますが、毎週の講義内容によっては移っても構いません。
この講義では、＃13から逆に始めます。もう一つのデータサイエンス基礎は#1から始めるので、両方を聴講すると1/4で履修できます。

This subject is obligatory to advance Data Science 1 and Data Science 2. We open 2 classes in each semester and appoint your class. But you can attend any classes depends on contents.
In this lecture we start from #13 in an opposite way.

授業計画

第1回 方程式と不等式（2次方程式と2次不等式）
[Equation and Inequality (Quadratic Equation and Inequality)]

 

 

 

 

第2回 複素数
[Complex Numbers]

 

 

 

 

第3回 数列（含む無限級数）
[Series (including Infinite Series)]

 

 

 

 

第4回 微分・積分（含む関数の増減）
[Derivative and Integral (including Graphing by Derivative)]

 

 

 

 

第5回 行列（含む行列式）
[Matrix (including Determinant)]

 

 

 

 

第6回 集合と論理（含む必要十分条件）
[Set Theory and Logic (including　Necessary and Sufficient Conditions)]

 

 

 

 

第7回 順列と組み合わせ
[Permutation and Combination]

 

 

 

 

第8回 確率（含む期待値）
[Probability (including Expectation)]

 

 

 

 

第9回 関数とグラフ（2次関数、最大・最小）
[Function and Graph (Quadratic Function, Maxima and Minima)]

 

 

 

 

第10回 三角比と三角関数
[Trigonometric Ratio and Trigonometric Funcｔion]

 

 

 

 

第11回 指数関数と対数関数
[Exponential Function and Logaｒithmic Function]

 

 

 

 

第12回 ベクトル（含む諸定理と空間図形）
[Vectors (including 3 dimensional space)]

 

 

 

 

第13回 3次関数
[Cubic Function]

 

 

 

 

第14回 データサイエンスの考え方
[Basic idea in Data Science]

 

 

 

 

第15回 まとめとQ＆A
[Wrap Up and Q&A]

 

 

 

 

15回目に相当するその他の授業計画

質問とまとめ

Q & A, Wrap-Up