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本講義では、環境問題と経済学の基本的な関係性について学ぶ。また、環境経済学の基礎概念、簡単な統計学の紹介、そしてR言語による基本的なプログラミングスキルの確認を通じて、環境問題の経済学的側面についての理解を深めることを目的とする。
In this lecture, students will explore the fundamental relationship between environmental issues and economics. Furthermore, the course aims to deepen understanding of the economic aspects of environmental problems through an introduction to the basic concepts of environmental economics, elementary statistics, and fundamental programming skills using R language.
都市や地域の社会経済システムの挙動を明らかにする上で、そのシステムの内部に存在する個々のプレーヤーの行動原理をモデル化することが多い。その際、モデルに含まれるパラメータは、個人またはシステムの観察データを用いて統計的に推計する必要性がある。
この科目では、個人の行動モデルとして代表的に使用されている一般化線形モデルをとりあげ、モデルの理論的背景、統計学的基礎、計算方法、推定結果の解釈の方法について講述する。特に、災害などのリスクに対する人々の行動分析を例に説明する。
連絡や資料の提示はGoogle Classroom で行う．
この講義では，教育・心理学に必要となる統計学の基礎について学ぶ。レベルは初等統計であり，数学的な準備としては高校文科系程度のものがあればよい。学部科目「統計的学習論講義」へ接続する。
This course deals with the basic concept of educational and psychological statistics. The level of this course is introductory statistics, and knowledge of elementary mathematics in high school is required to take this class.
・情報化社会に生きる市民としての責任と倫理を自覚し, 適切に判断・行動ができるソーシャル・スキルを獲得すること.
・計算機の能力を活用した問題解決手法やデータ科学を学ぶ意義を理解し, 大規模データを利用した技術に関して人間中心の理解と判断ができるようになり, さらにそれらに関して実社会における課題を見出せるようになること.
- Acquire social skills to make appropriate decisions and actions, taking responsibilities and being aware of ethics as citizens living in today's information society.
- Understand the significance of learning problem-solving methods and data science, utilizing computers, become able to make human-centered understandings and decisions in regard to the large-scale data technologies, and to find issues in the real-world problems concerning those technologies.
(1) 情報化社会に生きる市民としての責任と倫理を自覚し, 適切に判断・行動ができる
ソーシャル・スキルを獲得すること.
(2) 計算機の能力を活用した問題解決手法やデータ科学を学ぶ意義を理解し, 大規模データ
を利用した技術に関して人間中心の理解, 判断ができるようになり, さらにそれらに関して
実社会における課題を見出せるようになること.
(1) Acquire social skills to make appropriate decisions and actions,
taking responsibilities and being aware of ethics as citizens living in
today's information society.
(2) Understand the significance of learning problem-solving methods and data
science, utilizing computers, become able to make human-centered
understandings and decisions in regard to the large-scale data technologies,
and to find issues in the real-world problems concerning those technologies.
本授業科目の目的は、大量のデータから価値ある情報を抽出し、活用するためのデータ科学やAIの知識と技術の基礎を修得することにある。
近年、社会の様々な場面で大規模なデータが蓄積・流通されており、それらを安全かつ有効に公共の福祉や社会活動に役立てられる見識と能力が、現代的なリテラシーとして求められている。
すなわち、文系・理系を問わず全ての学生が、基礎的な統計学を理解するとともに、プログラミング環境を含む計算機科学の様々な成果を適切に活用し、データから目的の情報を抽出するためのデータ科学・AIの知識と技術を修得することが求められている。
そこで本授業科目では、データ科学や機械学習、AIの分野で標準的なプログラミング言語の1つであるPythonを利用した実習を交えながら、具体的なデータ処理方法について実践的に学ぶ。
The purpose of this course is to acquire basic knowledge and skills in data science and AI to extract and utilize valuable information from huge data.
In recent years, huge-scale data has been accumulated and distributed in various scenes of society, and insights and abilities to use them safely and effectively for public welfare and social activities are required as modern literacy.
Therefore, all students, regardless of humanities or science, are expected to understand basic statistics and to acquire knowledge and skills in data science and AI in order to extract the intended information from such data by utilizing various achievements in computer science, including programming environments.
In this course, you learn actual data processing methodology practically using the Python, which became one of the standard programming languages in the field of data science, machine learning and AI.
(1) 情報の科学と技術からのアプローチにより、大学生としての基本的なアカデミック・スキルを獲得すること
(2) 情報化社会に生きる市民としての責任と倫理を自覚し, 適切に判断・行動ができるソーシャル・スキルを獲得すること.
(3) 計算機の能力を活用した問題解決手法やデータ科学を学ぶ意義を理解し, 大規模データを利用した技術に関して人間中心の理解, 判断ができるようになり, さらにそれらに関して実社会における課題を見出せるようになること.
(1) Acquire university-level academic skills through information science and technology.
(2) Acquire social skills to make appropriate decisions and actions, take responsibility, and be aware of ethics as citizens in today's information society.
(3) Understand the significance of learning problem-solving methods and data science utilizing computers, make human-centered understandings and decisions regarding large-scale data technologies, and find issues in the real-world problems concerning those technologies.
さまざまな分野で必要とされるデータ解析の数理的基礎を担うのが確率と統計である。この講義では、確率変数とその期待値・分散などの確率の基礎概念から始めて、統計学に必要な確率分布について学ぶ。次いで、統計的推測の考え方を理解して、母数の点推定・区間推定の方法、仮説検定の基本的な形式について概観する。また、Rによる初歩的な演習を体験する。
Probability and statistics provide the mathematical foundation of data analysis in various fields. This course will start with random variables, expected values, variances and other fundamental concepts in probability and introduce probability distributions used in statistics. Then the course will provide the outline of point and interval estimations of population parameters and of testing hypothesis as an introduction to statistical inferences. This course includes rudimentary exercises using R.
・情報化社会に生きる市民としての責任と倫理を自覚し, 適切に判断・行動ができるソーシャル・スキルを獲得すること.
・計算機の能力を活用した問題解決手法やデータ科学を学ぶ意義を理解し, 大規模データを利用した技術に関して人間中心の理解と判断ができるようになり, さらにそれらに関して実社会における課題を見出せるようになること.
- Acquire social skills to make appropriate decisions and actions, taking responsibilities and being aware of ethics as citizens living in today's information society.
- Understand the significance of learning problem-solving methods and data science, utilizing computers, become able to make human-centered understandings and decisions in regard to the large-scale data technologies, and to find issues in the real-world problems concerning those technologies.