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最終更新日：2026年4月20日
授業計画や教室は変更となる可能性があるため、必ずUTASで最新の情報を確認して下さい。
UTASにアクセスできない方は、担当教員または部局教務へお問い合わせ下さい。
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文科系のための線形代数・解析Ⅱ
「文科系のための線形代数・解析I」に引き続き、経済学や統計学、データ科学などにおいて必要とされる線形代数、解析の基礎を学ぶ。線形回帰、二変数関数の微積分、基本的な最適化手法などを理解し、簡単な問題に応用できるようになることを目標とする。講義とMATLABを用いた演習を並行して進めることで実践で役立つ理解を目指す
Continuing from "Linear algebra and analysis for students of humanities and social sciences major I," learn the fundamentals of linear algebra and analysis needed in economics, statistics, and data science. The goal is to understand linear regression, calculus of bivariate functions, and basic optimization methods, and to be able to apply them to simple problems. Lectures and exercises using MATLAB will be given in parallel for a practical understanding of the subject
時間割／共通科目コード
コース名
教員
学期
時限
0704123
FEC-ST4801L1
文科系のための線形代数・解析Ⅱ
藤堂 眞治
火曜2限、金曜2限
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文科系のための線形代数・解析Ⅰ
経済学や統計学、データ科学などにおいて必要とされる線形代数の基礎を学ぶ。二次元・三次元の線形写像と行列、固有値分解などを理解し、簡単な問題に応用できるようになることを目標とする。講義とMATLABを用いた演習を並行して進めることで実践で役立つ理解を目指す
Learn the basics of linear algebra required in economics, statistics, and data science. The goal is to understand two- and three-dimensional linear maps and matrices, eigenvalue decomposition, etc., and to be able to apply them to simple problems. Lectures and exercises using MATLAB will be given in parallel for a practical understanding of the subject
時間割／共通科目コード
コース名
教員
学期
時限
0704122
FEC-ST4801L1
文科系のための線形代数・解析Ⅰ
藤堂 眞治
火曜2限、金曜2限
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最適化手法
現代の理工学の様々な局面にて重要性が増している数理最適化手法の基礎を解説する。Basic methodologies of mathematical optimization are explained.
時間割／共通科目コード
コース名
教員
学期
時限
FEN-AM2150L1
FEN-AM2150L1
最適化手法
佐藤 一宏
月曜3限
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統計学I[広域システムコース]
現代の『統計学』は様々な学問分野（機械学習・人工知能・制御理論・信号処理・統計物理等々）に波及した、『統計科学』と呼ぶべきものになっている。この授業では幅広い分野で欠かせない、統計学の基礎・本質的な考え方・解析手法を学ぶ。現代的な視点から特に重要と思われる項目を選択的に取り扱い、様々な場面で実用性の高い統計学の解析手法を解説する。この授業は講義「統計学実習」と連動しており、実習を通じて、講義で学んだ解析手法を、自ら使えるようになることを目標としている。
時間割／共通科目コード
コース名
教員
学期
時限
08D1306
FAS-DA2E06L1
統計学I[広域システムコース]
大泉 匡史
未定
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統計学実習[広域システムコース]
現代の『統計学』は様々な学問分野（機械学習・人工知能・制御理論・信号処理・統計物理等々）に波及した、『統計科学』と呼ぶべきものになっている。この講義では、この講義と連動した講義である「統計学/統計学I」で学習した統計解析の手法を使って実際のデータ解析を行う。解析には、現代のデータ分析や機械学習においては代表的なプログラミング言語の一つであるpythonを用いるが、他のプログラミング言語を用いて解析を行っても問題ない。実習を通じて解析手法の理解を深め，受講者自身が様々な場面において適切な解析手法を自ら選び、使えるものにすることを目標とする。
時間割／共通科目コード
コース名
教員
学期
時限
08D1310
FAS-DA2E09P1
統計学実習[広域システムコース]
大泉 匡史
未定
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経済学とコンピューターサイエンスⅠ
機械学習の標準的な手法とその理論的基礎を講義し、経済学やビジネスにおける応用を学ぶ。
また、データ解析演習を通して、統計解析プログラミングと経済学のデータを用いて、経済学の問題への機械学習の応用を実践する。
時間割／共通科目コード
コース名
教員
学期
時限
0704180
FEC-EC4801L1
経済学とコンピューターサイエンスⅠ
坂口 翔政
水曜2限
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環境システム学基礎論Ⅱ
環境システム学を理解する上で必要となる、経済学、統計学、モデリング、およびライフサイクルの考え方について解説する。また、それらの基礎学問と環境問題や環境対策技術との関連性について理解してもらう。
時間割／共通科目コード
コース名
教員
学期
時限
47160-41
GFS-ES6102L1
環境システム学基礎論Ⅱ
愛知 正温
火曜2限
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統計分析
本科目では、「基礎統計」を履修済みの学生あるいは同等の内容を修得済みの学生（例えば、「入門統計解析」（倉田博史・星野崇宏 著、新世社）の第8章までの内容をひと通り理解しているなど）を対象に、多変量データに対する統計解析手法の基礎的な内容について講義を行う。具体的には、分散分析、回帰分析、判別分析、主成分分析、数量化Ⅲ類、正準相関分析、因子分析、多次元尺度構成法などの基本的な多変量解析法を取り上げる。
時間割／共通科目コード
コース名
教員
学期
時限
31122
CAS-GC1F32L1
統計分析
松浦 峻
金曜2限
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航空宇宙情報システム学第二
航空宇宙情報システム学では、航空宇宙工学を学ぶ上で必要な計算機の基本的な操作方法、Pythonなどによるプログラミング、常微分方程式等の数値解法アルゴリズムおよび動的システムのシミュレーション、多変量解析および基本的な機械学習によるデータ解析技法、最適化、最尤推定やベイズの定理を用いた推論、隠れマルコフモデルやカルマンフィルタなどの状態推定アルゴリズムを学ぶ。
航空宇宙情報システム学第二では、このうち特に多変量解析および基本的な機械学習によるデータ解析技法、最適化に焦点を当てて学習を行う。
時間割／共通科目コード
コース名
教員
学期
時限
FEN-AA3u42L1
FEN-AA3u42L1
航空宇宙情報システム学第二
矢入 健久
火曜1限
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データマイニング概論
本授業では、データ解析の考え方や代表的な手法について、それらの数理的背景も含めて理解するとともに、Pythonプログラミングによりそれらの手法を実際に手を動かしながら実装することで理解を深める。
後期課程や大学院におけるデータサイエンス、人工知能、機械学習、自然言語処理などの関連授業の基礎となる知識を習得することを目標とする。
時間割／共通科目コード
コース名
教員
学期
時限
0590105
FSC-CC3A18L1
データマイニング概論
森 純一郎
月曜5限
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