全学開講 数理･データサイエンス基礎教育プログラム
近年、データサイエンス教育への社会的な期待が高まり、あらゆる産業分野への適用が進んでいます。これらの時代背景に鑑みて、本学では全学生のデータサイエンスリテラシーを涵養するため、全学部全学科を対象に「数理・データサイエンス基礎教育プログラム」を実施しています。
■配当学年：１年次■対象科目：データサイエンスリテラシー(1) １単位【科目区分：教養科目】
データサイエンスリテラシー(2) １単位【科目区分：教養科目】■授業概要・授業の方法及び内容：
数理・データサイエンス・ＡＩ教育プログラム認定制度（リテラシーレベル）のモデルカ
リキュラムに準拠。詳しくは、次ページ以降のシラバスをご参照ください。
■当該教育プログラムにおいて身に付けることのできる能力：
１ データサイエンスの様々な応用事例を学習し、活用のポイントを理解できる。
２

データサイエンス活用における課題解決プロセスとそれぞれの基本的な技術の特徴を説明できるようになる。
３ データサイエンスの技術を体験し、実際の活用の足がかりを得る。
本プログラムは、特に東京都市大学ディプロマポリシー２「課題を探究する力」を涵養します。
■実施体制：
教育開発機構 数理・データサイエンス教育センター■修了要件：
対象科目のうち、いずれかの単位を修得。
なお、本プログラムは、2021 年度以降の全学部全学科の入学生に卒業要件として課している「数理・データサイエンスプログラム」に包含されるものです。卒業要件上の「数理・データサイエンスプログラム」において、情報工学部情報科学科・知能情報工学科、環境学部環境経営システム学科、メディア情報学部情報システム学科では、指定科目の単位修得でもって代えることもできます。

授業科目名

データサイエンスリテラシー(1)

分野系列
学年
⑤単位数

■教養科目・選択■
１年生
1

科目英名
開講学科
⑥担当者

Data Science Literacy (1)
全学部・全学科
河合 孝純／山口敦子／高橋弘毅③科目概要
IoT機器やSNSなどを通じて得られるデータが溢れる中、それらのデータから如何に情報・知識を引き出し、行動するかが分野を問わず、普段の生活にも非常に重要になってきている。本講義では、身近なデータサイエンスの応用事例やデータの可視化の方法について調査するとともに、ディープラーニングツールの一つであるNNCを使ったデータ分析を体験していただく。/本科目は本学デュプロマポリシーにおける「課題を探究する力」の涵養を目的とし、カリキュラムポリシーにおける「学生が自らの知力と人間力を総合し、多様な知識・スキルを持った人々と協働して、複合的課題の設定とその解決にグローバルかつ未来志向の視点で取り組むための」考え方と技術を身に付けるための科目である。

①達成目標
⑦成績評価
1. データサイエンスの様々な応用事例を学習し、活用のポイントを理解する。/2. データサイエ 達成目標を評価基準として最終成績を評価する。/ 講義後の小テスト（60%）、グループワーク
ンス活用における課題解決プロセスとそれぞれの基本的な技術の特徴を説明できるようにする。 ・演習での成果と寄与（40%）/3. データサイエンスの技術を体験し、実際の活用の足がかりを得る。/本科目は、特にデュプロ
マポリシー２：「課題を探究する力」を涵養することを目指し、カリキュラムポリシー２：「学生が自らの知力と人間力を総合し、多様な知識・スキルを持った人々と協働して、複合的課題の設定とその解決にグローバルかつ未来志向の視点で取り組む」に則って配当される科目である。
履修する上で必要な条件

オフィスアワー

社会的な課題や身近な課題について、関連するデータの入手可能性や課題を解決する方法について検討・整理していることが望ましい。

高橋：1Q: 水曜3時限(13:40‑15:20)、2Q: 火曜2時限(11:10‑12:50)、3,4Q: 木曜4時限(15:30‑17:10)，/山口：水曜4時限（15:30‑17:10)/河合：１,2Q: 月曜4時限(15:30‑17:10), 3,4Q: 金曜4時限(15:30‑17:10)②授業形態

授業の具体的な進め方
パワーポイントを用いた講義を行い、関連する演習を実施する。また、グループワーク（もしくは個人ワーク）を通して社会課題の調査やディープラーニングを使った分析を体験する

講義、演習、グループワーク

関連科目

授業に持参するもの

データサイエンスリテラシー（２）/文系のための数理基礎（都市生活学部、人間科学部対象）/
文系のための統計基礎（人間科学部対象）

講義資料や演習課題はGoogle Classroomを通じて配布するので、ノートPCを持参し閲覧できるよ
うにすること/グラフの描画やプレゼン資料を作成するため、MS Excel, Power PointをインストールしたPCを持参すること

学生へのメッセージ

その他・自由記述欄

データサイエンスの様々な分野における実用例と技術の概要を紹介するとともに、ディープラーニングを使ったデータ分析を体験することで、世の中に溢れているデータ分析の結果への理解を深め、自身も分析できるようになるきっかけとなる学びを提供します。

科目紹介動画https://ocw.tcu.ac.jp/Mediasite/Play/32293c3963f1415ba8698f28b7ce8ef21d

評価フィードバック
1

教育手法
15

3

4

578

１．適切な方法で答案・レポートを返却する
２．試験問題(答案)の解説
３．レポート・課題等の評価をWebClassでフィードバック
４．レポート・課題等の評価を面談でフィードバック
５．その他
講義ごとに行う小テストの解答と間違いのポイントなどを講義もしくは資料で解説する。

１．PBL(Project organized Problem Based Learning)
３．協同学習(協働学習)
５．グループディスカッション
７．プレゼンテーション
９．その他

教育効果

２．フィールドワーク
４．グループワーク
６．ディベート
８．反転授業

実務家教員

1

2

3

456789101112

１．該当する：実務経験が５年以上
1２．該当する：実務経験が５年未満
３．該当しない①実務経験の概要
データ分析による課題解決の実務経験

１．課題設定力

２．情報収集力・分析力

３．思考力・創造力

４．判断力

５．積極性・能動性

６．協調性・コミュニケーション能力

７．言語表現力
８．プレゼン表現力
９．ディベート
１０．横断的・多面的思考力
１１．クリティカル・シンキング・スキル
１２．実践する力(実社会に応用する力)②講義を行う際の経験の活かし方
実際のデータ分析による課題解決で陥りやすい失敗や分析ノウハウの伝授

SDGs17の目標
1

2

3

4

5

6

7

8

10

11

1213

14

15

16

17

9

１．貧困をなくそう

２. 飢餓をゼロに

３．すべての人に健康と福祉を

５．ジェンダー平等を実現しよう

６．安全な水とトイレを世界中に

７．エネルギーをみんなに そしてクリーンに

９．産業と技術革新の基盤をつくろう
１３．気候変動に具体的な対策を
１７．パートナーシップで目標を達成しよう

４．質の高い教育をみんなに
８. 働きがいも経済成長も１０．人や国の不平等をなくそう

１１．住み続けられるまちづくりを

１２．つくる責任つかう責任１４．海の豊かさを守ろう

１５．陸の豊かさも守ろう

１６．平和と公正をすべての人に④授業計画
授業内容
参考資料・参考URLなど「データサイエンスとは？」/・データサイエンスリテラシーとは？/・なぜデータサイエンス 講義資料をWebclass/Google Classroomを通してダウンロード//※講義の順序や詳細は変更とリテラシーを学ぶのか？/・「データサイエンスリテラシー」では何を学ぶのか？/・履修によ なる可能性があります．って習得する内容と評価方法
第1
回

第2回

事前事後学習課題
事前事後学習時間
事前学習： 講義資料を確認し、疑問等をまとめる/事後学習： 資料をもとに講義内容をまと 事前学習時間1.0時間/事後学習時間1.0時間
める

授業内容
参考資料・参考URLなど「身近なDSのメリット・デメリット」/・グループワーク：データサイエンスのメリット・デ 講義資料をWebclass/Google Classroomを通してダウンロード//※講義の順序や詳細は変更とメリットについて議論/・グループワーク発表：話し合ったトピックスについてリーダーが発 なる可能性があります．
表
事前事後学習課題
事前事後学習時間
事前学習：事前学習用資料を閲覧し、疑問等をまとめる/事後学習：グループワークでの気付 事前学習時間1.0時間/事後学習時間1.0時間
きをまとめる

授業内容
参考資料・参考URLなど「身近な生活でのDS活用」/ ・機械翻訳：Online翻訳アプリ/ ・コミュニケーションロボッ 講義資料をWebclass/Google Classroomを通してダウンロード//※講義の順序や詳細は変更とト：aibo/「社会・公共システムでのDS活用」/ ・生産システム：キュウリの等級自動仕分け なる可能性があります．
/ ・流通システム：コンビニ・スーパーの機会損失・廃棄ロス低減
第3
回

第4
回

第5
回

事前事後学習課題
事前事後学習時間
事前学習：事前学習用資料を閲覧し、疑問等をまとめる/事後学習： 資料をもとに講義内容を 事前学習時間1.0時間/事後学習時間1.0時間
まとめる

授業内容
参考資料・参考URLなど「データサイエンスアイデア・技術の流用」/データサイエンスを活用して解決したい課題に 講義資料をWebclass/Google Classroomを通してダウンロード//※講義の順序や詳細は変更とついて議論/ ・課題解決の方法：何ができるようになると課題が解決するか？/ ・解決でき なる可能性があります．て喜ぶ人：特にどういう人が喜ぶのか？できるだけ具体的に/ ・入力情報（データ）： AIが学習するデータセット/ ・出力情報（データ） ：AIが提供する情報/ ・グループワーク発
事前事後学習課題
事前事後学習時間
事前学習： 講義資料を閲覧し、疑問等をまとめる/事後学習：グループワークでの気付きをま 事前学習時間1.0時間/事後学習時間1.0時間
とめる

授業内容
参考資料・参考URLなど「データの収集・可視化（オープンデータ）」/データサイエンスで利用されるデータ/様々な 講義資料をWebclass/Google Classroomを通してダウンロード//※講義の順序や詳細は変更とデータとオープンデータ/オープンデータへの大きな流れ/ ‑ 政府データ（オープンガバメン なる可能性があります．
ト）/ ‑ オープンソースソフトウェアと集合知データ/ ‑ 科学データ（オープンサイエンス）/データサイエンスにおける倫理事前事後学習課題
事前事後学習時間
事前学習：講義資料を閲覧し、疑問等をまとめる/事後学習： 資料をもとに講義内容をまとめ 事前学習時間1.0時間/事後学習時間1.0時間
る

授業内容
参考資料・参考URLなど「データの収集・可視化（テキストマイニング演習）」/オープンデータを使った分析演習
講義資料をWebclass/Google Classroomを通してダウンロード//※講義の順序や詳細は変更と（AIテキストマイニング）/ワードクラウド、共起キーワードなど/・グループワーク発表：分 なる可能性があります．
析結果・考察についてリーダーが発表
第6
回

第7
回

事前事後学習課題
事前事後学習時間
事前学習：講義資料を閲覧し、疑問等をまとめる/事後学習：グループワークでの気付きをま 事前学習時間1.0時間/事後学習時間1.0時間
とめる

授業内容
参考資料・参考URLなど「データの収集・可視化」/データの可視化/ ・データの可視化とは/ ・可視化の事例/ ・ 講義資料をWebclass/Google Classroomを通してダウンロード//※講義の順序や詳細は変更と可視化が必要な場面と方法/代表的な可視化手法/ ・棒グラフ、ヒストグラム、折れ線グラフ なる可能性があります．
、散布図/演習:/データの整理・可視化演習（Spreadsheet/Excelを利用）
事前事後学習課題
事前事後学習時間
事前学習： 講義資料を閲覧し、疑問等をまとめる/事後学習： 資料をもとに講義内容をまと 事前学習時間1.0時間/事後学習時間1.0時間
める

授業内容
参考資料・参考URLなど「ディープラーニング とは？」/ディープラーニングで手書き数字「４」、「９」の識別/
講義資料をWebclass/Google Classroomを通してダウンロード//※講義の順序や詳細は変更と・サンプルプロジェクトを利用してディープラーニングの全体構造やモデルの学習方法につい なる可能性があります．て概要を学習
第8回

事前事後学習課題
事前事後学習時間
事前学習：講義資料を閲覧し、疑問等をまとめる/事後学習：講義中に実施した内容を確認す 事前学習時間1.0時間/事後学習時間1.0時間
る

授業内容
参考資料・参考URLなど「ディープラーニングを使ってみる」/ディープラーニングで「０」‑「９」の手書き数字を見 講義資料をWebclass/Google Classroomを通してダウンロード//※講義の順序や詳細は変更と分けるプログラムを組み立て、カスタマイズして識別精度の向上に挑戦
なる可能性があります．
第9回

第10回

事前事後学習課題
事前事後学習時間
事前学習：講義資料を閲覧し、疑問等をまとめる/事後学習：分担した実習内容を完了してお 事前学習時間1.0時間/事後学習時間1.0時間
く

授業内容
参考資料・参考URLなど「ディープラーニングのネットワーク試行錯誤」/プログラムのカスタマイズによる精度向上 講義資料をWebclass/Google Classroomを通してダウンロード//※講義の順序や詳細は変更とについてグループメンバーのデータを確認・考察/ ・パラメタの変化と精度の関係について なる可能性があります．
議論/ ・議論の内容をグループでまとめてリーダーが発表
事前事後学習課題
事前事後学習時間
事前学習：講義資料を閲覧し、疑問等をまとめる/事後学習：グループワークでの気付きをま 事前学習時間1.0時間/事後学習時間1.0時間
とめる

授業計画
授業内容
参考資料・参考URLなど「データサイエンスの社会課題（SDGs）への適用事例探索」/ ・グループで調査するSDGsの 講義資料をWebclass/Google Classroomを通してダウンロード//※講義の順序や詳細は変更とゴールの選定と概要調査/ ・概要についてグループリーダが発表なる可能性があります．
第11回

事前事後学習課題
事前事後学習時間
事前学習： 事前準備資料を閲覧し、実習の準備をする/事後学習：グループワークでの気付き 事前学習時間1.0時間/事後学習時間1.0時間
をまとめる

授業内容
「データサイエンスの社会課題（SDGs）への適用事例探索」/
査と発表用スライド作成
第12回

参考資料・参考URLなど
詳細調 講義資料をWebclass/Google Classroomを通してダウンロード//※講義の順序や詳細は変更となる可能性があります．

事前事後学習課題
事前事後学習時間
事前学習：前回のグループワークの内容を確認し、発表スライドの作成準備をする/事後学習 事前学習時間1.0時間/事後学習時間1.0時間：発表用スライドの内容をよく復習し、理解しておく

授業内容「データサイエンスの社会課題（SDGs）への適用事例探索」/
バー全員が他のグループで発表
第13回・グループワーク：・グループワーク：参考資料・参考URLなど
各メン 講義資料をWebclass/Google Classroomを通してダウンロード//※講義の順序や詳細は変更となる可能性があります．

事前事後学習課題
事前事後学習時間
事前学習： 発表資料を閲覧し、発表準備をする/事後学習： 発表での質問内容やフィードバ 事前学習時間1.0時間/事後学習時間1.0時間
ック、他メンバーの発表での気づきをまとめる．

授業内容
参考資料・参考URLなど「データサイエンスの社会課題（SDGs）への適用事例探索」/発表についてフィードバックを 講義資料をWebclass/Google Classroomを通してダウンロード//※講義の順序や詳細は変更とチーム内でシェア/グループワーク：討議グループでの発表結果にフィードバック/各グループ なる可能性があります．
での議論の結果を全体で共有
第14回

事前事後学習課題
事前事後学習時間
事前学習： 前回の発表での気づきを確認する/事後学習：グループワークでの気付きをまとめ 事前学習時間1.0時間/事後学習時間1.0時間
る

教科書
書籍名
『データサイエンスリテラシー

応用事例と演習から学ぶ「誰著者出版社

高橋弘毅，市坪誠，河合孝純，山口敦子 実教出版

出版年
2022

ISBN

備考

978‑4‑407‑35257‑3『ウェブクラス/Googleクラスルームを通じて配布の講義資料』

参考書
書籍名『文系AI人材になる』『データサイエンスの基礎』

著者

出版社
東洋経済新報社
講談社

野口竜司
濱田悦生，狩野 裕

出版年
ISBN2019
978‑4492762516
2019
978‑4065170007

備考
文系向け
理系向け

参考URL
表示名
Neural Network Console

URL
https://support.dl.sony.com/docs‑ja/nnc‑youtube‑channel/

説明
簡便に利用できる深層学習によるデータ分析ツール

授業科目名

データサイエンスリテラシー(2)

分野系列
学年
⑤単位数

■教養科目・選択■
１年生
1

科目英名
開講学科
⑥担当者

Data Science Literacy (2)
全学部・全学科
山口 敦子／河合孝純／高橋弘毅③科目概要
IoT機器やSNSなどを通じて得られるデータが溢れる中、それらのデータから如何に情報・知識を引き出し、行動するかが分野を問わず、普段の生活にも非常に重要になってきている。本講義では、課題に対するデータサイエンス の一端を体験することを通じて、データの読み方や利用の仕方について学ぶ。なお、本科目は本学のディプロマポリシー１、２、４、５およびカリキュラムポリ
シー２と関連している。

①達成目標
データを正確に読む力、利用する力を身に着ける。課題に対し、必要となるデータを収集し、課題に沿った方向で可視化や分析を行える。

⑦成績評価
達成目標を評価基準として最終成績を評価する。/ 講義後の小テスト（60%）、グループワーク・演習での成果と寄与（40%）

履修する上で必要な条件

オフィスアワー

社会的な課題や身近な課題について、関連するデータの入手可能性や課題を解決する方法について検討・整理していることが望ましい。

高橋：1Q: 水曜3時限(13:40‑15:20)、2Q: 火曜2時限(11:10‑12:50)、3,4Q: 木曜4時限(15:30‑17:10)，/山口：水曜4時限（15:30‑17:10)/河合：１,2Q: 月曜4時限(15:30‑17:10), 3,4Q: 金曜4時限(15:30‑17:10)②授業形態

授業の具体的な進め方
パワーポイントを用いた講義を行い、関連する演習を実施する。また、グループワーク（もしくは個人ワーク）を通して、課題に対するデータ収集と分析を行う。

講義、演習、グループワーク

関連科目

授業に持参するもの

データサイエンスリテラシー（１）/文系のための数理基礎（都市生活学部、人間科学部対象）/文系のための統計基礎（人間科学部対象）

データ処理や可視化のためにPCを持参すること。講義資料をWebClassもしくはGoogle Classroomを通して配布する。

学生へのメッセージ

その他・自由記述欄

科目紹介動画

評価フィードバック
1教育手法
15

3

4

5

78

１．適切な方法で答案・レポートを返却する
２．試験問題(答案)の解説
３．レポート・課題等の評価をWebClassでフィードバック
４．レポート・課題等の評価を面談でフィードバック
５．その他
講義ごとに行う小テストの解答と間違いのポイントなどを講義もしくは資料で解説する。

１．PBL(Project organized Problem Based Learning)
３．協同学習(協働学習)
５．グループディスカッション
７．プレゼンテーション
９．その他

教育効果

２．フィールドワーク
４．グループワーク
６．ディベート
８．反転授業

実務家教員

1

2

3

4

56

7

8

10111213

１．該当する：実務経験が５年以上1２．該当する：実務経験が５年未満
３．該当しない①実務経験の概要
データ分析による課題解決の実務経験

１．課題設定力

２．情報収集力・分析力

３．思考力・創造力

４．判断力

５．積極性・能動性

６．協調性・コミュニケーション能力

７．言語表現力
８．プレゼン表現力
９．ディベート
１０．横断的・多面的思考力
１１．クリティカル・シンキング・スキル
１２．実践する力(実社会に応用する力)②講義を行う際の経験の活かし方
実際のデータ分析による課題解決で陥りやすい失敗や分析ノウハウの伝授

SDGs17の目標
1

2

3

4

5

6

7

8

10

11

12

13

14

15

16

17

9

１．貧困をなくそう

２. 飢餓をゼロに

３．すべての人に健康と福祉を

５．ジェンダー平等を実現しよう

６．安全な水とトイレを世界中に

７．エネルギーをみんなに そしてクリーンに

９．産業と技術革新の基盤をつくろう
１３．気候変動に具体的な対策を
１７．パートナーシップで目標を達成しよう

４．質の高い教育をみんなに
８. 働きがいも経済成長も１０．人や国の不平等をなくそう

１１．住み続けられるまちづくりを

１２．つくる責任つかう責任１４．海の豊かさを守ろう

１５．陸の豊かさも守ろう

１６．平和と公正をすべての人に④授業計画第1
回

授業内容
データサイエンスリテラシー(2)の概要／社会変化とデータサイエンスの重要性

参考資料・参考URLなど
講義資料をWebClass/Google Classroomを通してダウンロード

事前事後学習課題
事後学習: 講義内容を復習し，理解しておくこと

事後学習時間1時間

事前事後学習時間

授業内容
参考資料・参考URLなど
データ収集基礎/オープンデータ，クローリング，スクレイピングなどの収集方法，メタデー 講義資料をWebClass/Google Classroomを通してダウンロード
タの確認，名寄せ等の前処理
第2
回

第3
回

第4
回

第5
回

事前事後学習課題
事後学習: 講義内容を復習し，理解しておくこと

事後学習時間2時間

授業内容
数理・データサイエンスに関する倫理/著作権，ライセンス，個人情報保護

参考資料・参考URLなど
講義資料をWebClass/Google Classroomを通してダウンロード

事前事後学習課題事後学習: 講義内容を復習し，理解しておくこと

事後学習時間2時間

授業内容
グループでの課題探索／課題探索のための実事例の紹介

参考資料・参考URLなど
講義資料をWebClass/Google Classroomを通してダウンロード

第7
回

授業内容
データ収集演習1／ダウンロード，スクレイピング

参考資料・参考URLなど
講義資料をWebClass/Google Classroomを通してダウンロード

事前事後学習課題
事前学習: データの入手先を調べておくこと/事後学習: 演習内容を見直しておくこと

事前事後学習時間
事前学習時間2時間/事後学習時間1時間

データ収集演習2／データクリーニング

参考資料・参考URLなど
講義資料をWebClass/Google Classroomを通してダウンロード

事前事後学習課題
事前学習: 前回の演習内容を見直しておくこと/事後学習: 演習内容を見直しておくこと

事前事後学習時間
事前学習時間1時間/事後学習時間1時間

授業内容
データの探索的解析・可視化・ダッシュボード(統計ダッシュボードの事例紹介)

参考資料・参考URLなど
講義資料をWebClass/Google Classroomを通してダウンロード

事前事後学習課題
事後学習: 講義内容を復習し，理解しておくこと

事後学習時間2時間

授業内容

第8回

第10
回

事前事後学習時間

統計的データ分析

参考資料・参考URLなど
講義資料をWebClass/Google Classroomを通してダウンロード

事前事後学習課題
事後学習: 講義内容を復習し，理解しておくこと

事後学習時間2時間

授業内容

第9
回

事前事後学習時間

事前事後学習課題
事前事後学習時間
事前学習: データを利用して解きたい問題を少なくとも一つ考えてくること/事後学習: 自分 事前学習時間2時間/事後学習時間1時間のグループの課題を見直しておくこと

授業内容

第6
回

事前事後学習時間

事前事後学習時間

統計的データ分析演習

参考資料・参考URLなど
講義資料をWebClass/Google Classroomを通してダウンロード

事前事後学習課題
事前学習: 前回の講義内容を復習しておくこと/事後学習: 演習内容を見直しておくこと

事前事後学習時間
事前学習時間1時間/事後学習時間1時間

授業内容
データ可視化演習/ダッシュボード作成演習

参考資料・参考URLなど
講義資料をWebClass/Google Classroomを通してダウンロード

事前事後学習課題
事後学習: 演習内容を見直しておくこと

事後学習時間1時間

事前事後学習時間

授業計画

第11
回

第12回

第13
回

授業内容
課題に対するダッシュボード作成1／ダッシュボードの設計

参考資料・参考URLなど
講義資料をWebClass/Google Classroomを通してダウンロード

事前事後学習課題
事後学習: 作成したダッシュボードの内容を見直しておくこと

事後学習時間1時間

授業内容
課題に対するダッシュボード作成2／目的に沿った可視化方法の利用

参考資料・参考URLなど
講義資料をWebClass/Google Classroomを通してダウンロード

事前事後学習課題
事後学習: 作成したダッシュボードの内容を見直しておくこと

事後学習時間1時間

授業内容
課題に対するダッシュボード作成3／課題解決のための提案

参考資料・参考URLなど
講義資料をWebClass/Google Classroomを通してダウンロード

事前事後学習課題
事後学習: 作成したダッシュボードの内容を見直しておくこと

事後学習時間1時間

事前事後学習時間

事前事後学習時間

事前事後学習時間

授業内容

第14
回

最終発表

参考資料・参考URLなど
講義資料をWebClass/Google Classroomを通してダウンロード

事前事後学習課題
事前学習: 作成したダッシュボードの内容を見直し，どのように発表するか考えておくこと

事前学習時間2時間

事前事後学習時間

教科書
書籍名『データサイエンスリテラシー

応用事例と演習から学ぶ「誰著者出版社

高橋弘毅，市坪誠，河合孝純，山口敦子 実教出版

出版年
2022

ISBN

備考

978‑4‑407‑35257‑3『WebClass/Google Classroomを通じて配布する講義資料』

参考書
書籍名

著者

出版社

出版年

ISBN

参考URL
表示名

URL

説明

備考