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データリテラシー基礎編

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講義の概要

 データサイエンス教育の全国の大学への普及・展開は、「大学の数理・データサイエンス教育強化方策について」(平成28年12月21日数理及びデータサイエンス教育の強化に関する懇談会)及びAI戦略2019(令和元年6月11日 統合イノベーション戦略推進会議)等で議論されてきた。
 このデータサイエンス教育の全国の大学への普及・展開に向けた活動の一つとして、数理・データサイエンス教育強化拠点コンソーシアムが取りまとめたものが、分野を問わない全ての大学・高専生を対象にした「 数理・データサイエンス・AI(リテラシーレベル)モデルカリキュラム ~ データ思考の涵養 ~」である。
 本講義は、この「数理・データサイエンス・AI(リテラシーレベル)モデルカリキュラム ~ データ思考の涵養 ~」に定めれている「基礎」領域に基づきコンテンツが作成されている。

学習内容

  • 第1回:データを読む1 結論を導く作法
  • 第2回:データを読む2 量的データの要約
  • 第3回:データを読む3 2変数のデータの相関関係
  • 第4回:データを説明する1 データを正しく読む/質的データの分析
  • 第5回:データを説明する2 データの図表表現
  • 第6回:データを説明する3 データの⽐較と可視化
  • 第7回:データを扱う1 EXCELでデータサイエンス!:基本操作編
  • 第8回:データを扱う2 EXCELでデータサイエンス!:実践編

講師

 国際高等教育院附属データ科学イノベーション教育研究センター教員一同

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