授業の概要／Course description
科目基礎情報／Course information
開講元学部／Faculty
開講元学科／Department
登録コード／Registration
Code
期間／Period
学期／Semester
曜限／Period
教室／Classroom

共通／COMMON
全学共通／GENERAL STUDIES
GSD202122023年度／Academic Year

春学期／SPRING

春学期／SPRING
金／Fri 3
金3 :COM-X／COM-X

科目名／Course title

データサイエンスと人工知能の実践／PROGRAMMING IN DATA SCIENCE AND ARTIFICIAL INTELLIGENCE

授業形態／Course Type

講義 ／Lecture

科目ナンバリング／Course
Numbering
レベル／Level
教員表示名
主担当教員名／Instructor
単位数／Credits
更新日／Date of renewal

COM214-02j00
200
讃井 知
讃井 知／SANAI SATO
22023/02/19

講義概要情報／Course description
授業実施方法／Class format
授業実施方法に係る追加情報／Additional information
concerning the class format

対面授業／Face-to-face classes only
ハイフレックス授業のためのzoomのIDは、授業前日までにLoyolaの掲示板で知らせる。
状況に応じてオンデマンド授業に切り替えることがある。
データサイエンス

キーワード／Keywords

課題解決
統計
Excel
Pythonアクティブ・ラーニングの実施／Active Learning

あり／Yes
卒業後の実社会の問題解決場面では、専門分野を超えた共創型の議論が必要とされる機会が多く、大学で学ぶ専門知識に加え、異分野の知見や考え方を踏まえた柔軟な思考力と創造的な議論のスキルが重要となる。
そうした中で、データサイエンスは、課題や施策の効果を数値で可視化・検討することを支え、多様なステークホルダーとの議論を繋

授業の概要／Course description

ぐ役割を果たす可能性がある。また、急速なデジタル化が進み、社会・産業の構造が大きく転換しつつある現代社会では、文理を問わずデータサイエンスの利活用による価値創造への期待が高まっている。
こうした背景をふまえ、本講義では、①人文社会系を含む多様な分野におけるデータサイエンスの実践方法について、実際に自分の手で動かしながら理解を深める、②専門分野の異なる履修生同士での共創による価値創造を行う、の２点を目指した演習を行う。講義後半ではグループワークで社会課題の発見、問題探索、課題設定、データ構築、分析、課題解決提案を行う課題解決型授業（PBL: ProjectBased Learning) を行う。

ディプロマ・ポリシー（DP）との関連（対応するポリシーは、科目開講元のポリシーである。借入
れ科目の場合は、カリキュラムマ
ップを参照のこと）／Correspondence to
Diploma Policy of the上智大学DPoffering Faculty andDepartment (Students whobelong to other faculties
and departments, check
Curriculum Map of yourfaculty and department)
到達目標（授業の目標）

1. 自分の専門分野におけるデータサイエンス応用について、考え、実践することができるようになる／Course objectives

2. 実社会の要請に応じ、柔軟に学術知を展開・統合する必要性について理解することができるようになる

授業時間外（予習・復習等）の学
習／Expected work outside of

毎回の授業において、リアクションペーパー、個人ワーク、グループワークなどの授業時間外の学習課題を課す。

class
授業1回あたりの授業時間外（予 200分習・復習等）の学習時間

／Length of time for work
expected outside per class
他学部・他研究科受講可否

可／Yes／Other departments'※要覧記載の履修対象とする年次を確認すること。

students
評価基準・割合／Evaluation

Please make sure to confirm the student year listed in the bulletin.
リアクションペーパー／Reaction paper/in-class assignments
レポート／Report（42.0％）（20.0％）

その他／Others(in detail)（38.0％）：課題等（プロジェクト成果発表、相互評価）

テキスト（教科書）／Textbook 自由記述／Free Text ：無し（授業で配布する講義資料をもってテキストに代える）。
参考書／Readings

自由記述／Free Text ：授業時に関連する参考書等を紹介する。

講義スケジュール／Schedule
1.オリエンテーション：データサイエンスと政策的意思決定
2.分析ツールの導入（Excel、SPSS、GIS、Python）
3.課題の発見①（調査データ、基礎統計）
4.課題の発見②（ビジュアライゼーション）
5.現状・原因分析①（回帰分析）
6.現状・原因分析②（決定木分析）
授業計画／Class schedule

7.目標設定・手法の考案に関わる分析（因子分析、主成分分析、SEM等）
8.効果測定・評価に関わる分析（因果推論：回帰不連続デザイン、DID、マッチング）
9.社会的受容に関わる分析①（自然言語処理）
10.社会的受容に関わる分析②（ネットワーク分析）
11.プロジェクト学習①
12.プロジェクト学習②
13.プロジェクト学習③
14.まとめ

課題等に対するフィードバック方法

口頭で行う／verbally／Mediums for feedback to 上記以外で行う／using other mediums
students
課題等に対するフィードバック方法に係る追加情報／Additional informationconcerning mediums forfeedbacks

Google spread sheetを用いた履修生同士の相互評価、ディスカッションを行う。

授業の概要／Course description
科目基礎情報／Course information
開講元学部／Faculty
開講元学科／Department
登録コード／Registration
Code期間／Period
学期／Semester
曜限／Period
教室／Classroom

共通／COMMON
全学共通／GENERAL STUDIES
GSD20210
2023年度／Academic Year

秋学期／AUTUMN

秋学期／AUTUMN
月／Mon 3
月3 :COM-D／COM-D

科目名／Course title

データサイエンスと人工知能の実践／PROGRAMMING IN DATA SCIENCE AND ARTIFICIAL INTELLIGENCE

授業形態／Course Type

講義 ／Lecture

科目ナンバリング／Course
Numbering
レベル／Level
教員表示名
主担当教員名／Instructor
単位数／Credits
更新日／Date of renewal

COM214-02j00
200
山中 高夫
山中 高夫／YAMANAKA TAKAO
22023/02/17

講義概要情報／Course description
授業実施方法／Class format
授業実施方法に係る追加情報／Additional information
concerning the class format

対面授業／Face-to-face classes only
Moodleなどへの登録情報は、学期が始まる前にLOYOLA掲示板に掲示する。状況によって，講義形式が変更になる場合もあるが，その場合は LOYOLA 掲示板もしくはMoodle で周知する。

キーワード

データサイエンス／Keywords

情報処理

アクティブ・ラーニングの実施／Active Learning

あり／Yes現代社会において大量のデータが日々発生しており、それらの中から必要な情報を取捨選択するだけでなく、データを処理することによって意味ある情報を抽出して読み取る力が重要になってきている。本講義では、このような大量のデータから、意味ある情報を抽出

授業の概要／Course description

することができるように、実際にパソコンを利用してデータを分析する演習を行う。簡単な分析であれば、Excelを使って行うことが出来るが、少し高度な分析や柔軟な分析を行うためには、数値計算を行うためのプログラミング言語を利用した方が効率が良い。そこ
で、本講義では、Excelに加えて、データ分析分野で近年よく利用されているPythonを使って、実際のデータ分析を行う。本講義ではア
クティブラーニングとして、毎回、コンピュータによる演習を行う。

ディプロマ・ポリシー（DP）との関連（対応するポリシーは、科目開講元のポリシーである。借入れ科目の場合は、カリキュラムマ
ップを参照のこと）／Correspondence to
Diploma Policy of the上智大学DPoffering Faculty andDepartment (Students whobelong to other faculties
and departments, check
Curriculum Map of yourfaculty and department)
到達目標（授業の目標）

低学年向けの必修科目で習得したデータサイエンスに関する基礎知識を土台に、その知識を実際の課題に活用する技術を身につける。

／Course objectives

さらに、データサイエンスに関する知識を実社会に役立てるために、課題を設定する能力の習得も目指す。
予習：1時間程度

授業時間外（予習・復習等）の学 ・教材が用意されている場合は、次に行う予定の内容に一通り目を通して、内容と疑問点を把握しておく。
習／Expected work outside of 復習：2時間程度
class

・その日に出された課題に取り組む。
・講義の内容をよく復習し、関連する事項を調べたり、実際に自分で試してみたりすると良い。

授業1回あたりの授業時間外（予習・復習等）の学習時間／Length of time for work

週3時間程度

expected outside per class
他学部・他研究科受講可否

可／Yes／Other departments'※要覧記載の履修対象とする年次を確認すること。

students
評価基準・割合／Evaluation

Please make sure to confirm the student year listed in the bulletin.
その他／Others(in detail)（100.0％）：出席点と課題の評価から、客観的な総合評価基準にしたがって評価する。この総合評

価基準は、出席点と課題評価の加重平均ではなく、出席点と課題評価がともに基準点を満たしているかどうかで成績を決定する。

テキスト（教科書）／Textbook 自由記述／Free Text ：特に指定しない。
参考書／Readings

自由記述／Free Text ：特に指定しない。

講義スケジュール／Schedule
1.講義概要，プログラミング環境の説明
2.データの分析：平均、分散、相関係数など
3.データの分析：行列、共分散行列、相関行列など
4.データの可視化：グラフの作成手法
5.回帰分析：理論（反転学習）
6.回帰分析：実践（１）
授業計画／Class schedule

7.回帰分析：実践（２）8.主成分分析：理論（反転学習）
9.主成分分析：実践（１）10.主成分分析：実践（２）11.クラスタリング：理論（反転学習）
12.クラスタリング：実践（１）13.クラスタリング：実践（２）14.成果発表（この講義で学んだことを使ったデータ分析）

課題等に対するフィードバック方法／Mediums for feedback to

口頭で行う／verbally

students
課題等に対するフィードバック方法に係る追加情報／Additional information
concerning mediums forfeedbacks

講義中に質問対応を行う。

授業の概要／Course description
科目基礎情報／Course information
開講元学部／Faculty
開講元学科／Department
登録コード／Registration
Code
期間／Period
学期／Semester
曜限／Period
教室／Classroom

共通／COMMON
全学共通／GENERAL STUDIES
GSD202112023年度／Academic Year

秋学期／AUTUMN

秋学期／AUTUMN
火／Tue 5
火5 :COM-A／COM-A

科目名／Course title

データサイエンスと人工知能の実践／PROGRAMMING IN DATA SCIENCE AND ARTIFICIAL INTELLIGENCE

授業形態／Course Type

講義 ／Lecture

科目ナンバリング／Course
Numbering
レベル／Level
教員表示名
主担当教員名／Instructor
単位数／Credits
更新日／Date of renewal

COM214-02j00
200
清水 良太郎
清水 良太郎／SHIMIZU RYOTARO22023/02/27

講義概要情報／Course description
授業実施方法／Class format
授業実施方法に係る追加情報／Additional information
concerning the class format
キーワード／Keywords
アクティブ・ラーニングの実施／Active Learning

対面授業／Face-to-face classes only
状況に応じてオンデマンド授業に切り替えます．
ZoomIDは授業開始日1日前までにLoyolaに掲示します．
Python
データサイエンス
統計あり／Yes
現代社会においてデータサイエンスに関する関心が高まっている。私たちの周りには大量のデータであふれ、そのデータを正しく読み解くことがこれからの時代を生き抜いていくために必要であると考えられる。

授業の概要

データを読み解くためには統計の知識が必要不可欠である。また、多くのデータを読み解くためにはプログラミングを用いた分析が必／Course description

要となる。さらにそこから知見を得るための解釈も必要となる。本授業では、Pythonを用いたデータ分析に焦点を当て、様々なデータを適切に分析するための基礎知識の学習及び、その分析に関する技能の習得を目標とした授業を展開する。
本科目は、全学共通教育におけるカリキュラム・ポリシーの3.にある、「共生と世界」の分野に対応する。

ディプロマ・ポリシー（DP）との関連（対応するポリシーは、科目開講元のポリシーである。借入
れ科目の場合は、カリキュラムマップを参照のこと）／Correspondence to
Diploma Policy of the上智大学DPoffering Faculty andDepartment (Students whobelong to other faculties
and departments, check
Curriculum Map of yourfaculty and department)
日常や仕事の中で有効に使える基本的なデータ分析技術や知見を身に付ける
到達目標（授業の目標）

様々なデータが与えられた場合に、適切な分析、およびそこからの知識の習得が可能になることを目標とする。

／Course objectives
また、授業の中にグループワークを取り入れます。毎回の授業の参加が難しい人は履修を控えてください。
授業時間外（予習・復習等）の学 予習： 教材が用意されている場合は、次に行う予定の内容に一通り目を通して、内容と疑問点を把握しておく。
習／Expected work outside of 復習： その日に行った演習内容を復習する。授業時に作成した例題や演習課題で、教員の説明に従ったり、TAの手助けによって作成classしたものを、自分一人の力でできるようにしておく。

授業1回あたりの授業時間外（予習・復習等）の学習時間／Length of time for work
expected outside per class

予習： 1.5時間程度 復習： 2時間程度

他学部・他研究科受講可否

可／Yes／Other departments'※要覧記載の履修対象とする年次を確認すること。

students
評価基準・割合／Evaluation

Please make sure to confirm the student year listed in the bulletin.
出席状況／Attendance（15.0％）

授業参加／Class participation
レポート／Report（60.0％）（25.0％）

テキスト（教科書）／Textbook 自由記述／Free Text ：教科書は指定せず必要に応じて資料を配付する。

講義スケジュール／Schedule
1.オリエンテーション（現代社会におけるデータサイエンスとPythonの基礎）
2.データを読む（平均、分散、偏差値）
3.データを読む（いろいろなグラフ）
4.データを読む（時系列データの分析）
5.データ分析プロジェクト1
6.データ分析プロジェクト2
授業計画／Class schedule

7.回帰分析１（理論編）
8.回帰分析２（分析編）
9.決定木分析
10.ランダムフォレスト
11.主成分分析
12.データ分析プロジェクト3
13.データ分析プロジェクト4
14.授業のまとめとこれからのデータサイエンス

課題等に対するフィードバック方法／Mediums for feedback tostudents

Loyola/Moodleで行う／Loyola / Moodle
口頭で行う／verbally
個別面談で伝える／holding individual meetings