※ 2020年度は開講しません

確率[DS1] (春)

担当 尾上義和
授業形態 講義
曜日時限 水曜日2時限
履修条件 「データサイエンス基礎」の単位を修得していること。またはデータサイエンス科目認定試験に合格していること。
使用言語 日本語
カテゴリ 基盤科目-データサイエンス科目-データサイエンス1

前半で集合論理や命題論理など論理的な思考の基礎を学ぶ。後半では確率論を学ぶ。高校で習った順列や組み合わせを復習し、確率の基礎から高校の教科書にはないベイズの定理まで学習する。高校の数学とは趣が異なるので、公式を覚えたり、計算が不得意でも問題ない。数学が得意な学生、不得意な学生も楽しく勉強できる。

In the first half we will study set theory and mathematical logic. These are useful tools for logical thinking. In the latter half we study probability. We will delve into permutation and combination, which you have learned in senior high school, and then we will move onto probability. Our goal is to utilize Bayesian Theory. This is new for all. Mathematics in university is different from that of senior high school. Even if you are no good at calculation/memorizing, you will have a chance to enjoy mathematics in university.

◇ シラバス


講義資料リンク

◇ 大学で学ぶ数学の演習問題など