R6年度「データ分析演習」の授業計画（進捗状況）

1. 講義_データ駆動社会とデータサイエンス（スライド15枚）
2. 講義_分析設計１：問題設定（スライド22枚）
3. 講義_因果性（スライド26枚）
4. 講義_分析設計２：モデル化とデータ収集（スライド26枚）
5. 講義_分析設計３：データ解析，結果の説明と実行，データ分析の倫理（スライド36枚）
6. 講義_ビッグデータとデータエンジニアリング，データ表現とデータ加工【メモ書き終了】
7. 講義_AIの歴史と応用分野（スライド24枚）
8. 講義_確率の数理的概念【メモ書き終了，分析設計３よりベイズ統計学のスライド８枚をこちらに移行予定】
9. 講義_確率の哲学的概念【メモ書き終了】
10. 演習_統計モデリング演習１：区間推定（例年どおり）
11. 演習_統計モデリング演習２：仮説検定（例年どおり）
12. 演習_統計モデリング演習３：LM，GLM，GLMM（例年どおり）
13. 演習_論文を用いたデータ分析演習１：論文読み込みとディスカッション（例年どおり）
14. 演習_論文を用いたデータ分析演習２：分析結果の発表（例年どおり）

　
　以上が授業計画変更初年度の試行版である。３年生向けの1単位選択科目なので，この程度でも何とかなるであろう。
　
　なお，R7年度には上記に「アルゴリズム」の演習を１回分追加し，R8年度の完成時（註：このときから２年生向け必修科目に移行予定）には「Pythonによる統計」の演習を１回分追加できる状態に拡充する（これら追加に伴い，「論文を用いたデータ分析演習」を資料配布型課題として授業時間外の課題とする予定）。