科⽬名

データサイエンス概論

D001029科⽬ナンバリング

授業形態

履修形態

単位数

年次

開講期

AA129aJ

講義

必修

2単位

1年

前期

担当者名

阿部

授業コード

真育

学修⽬標との対応
DP1
1-1

1-2

DP2
1-3

60

2-1

2-2

20

20

DP3
2-3

3-1

3-2

3-3

授業概要
本講義では、現代社会がデータを中⼼に据えて活⽤するようになった事実を踏まえ、情報技術が社会に引き起こした変化についての知識を獲得することを⽬的とする。なかでもAIは、私たちの社会に⼤きな変化をもたらす技術であるため、AI技術の歴史を振り返りつつ、AIの活⽤によって変化した社会の仕組み、規範性などを学習し、society5.0に向けたAI技術活⽤の将来を考察する。さらに、AIを活⽤するために必須となるデータが持つ性質や、データの取り扱いの規範、データのセキュリティについて理解する。本授業は講義形式で実施し、知識の習得と、獲得した知識を元にして社会を評価する判断⼒を育成する。
到達⽬標

成績評価の⽅法と基準

データを中⼼とした社会の仕組み及び歴史について説明することができ、将来の社会を展望するために、データを活⽤する適切な⽅法を判断することができる。
さらに、情報の取り扱いの規範性やセキュリティ上の問題を理解し、新たなデータの活⽤の⽅法について評価することができる。

毎回の授業態度と提出する課題から総合的に判断する。

学習⽬標

評価項⽬と割合

具体的学習⽬標

配点⽐率

授業態度⼩テスト

⾃主学習態度

レポート

データサイエンス分野を巡る国内外の流れを
25
理解する

10

15

課題の抽出から社会実装までのプロセス（DSプロセス）について理解する

25

10

15

データの可視化や経営判断のツールとして⽤いられるBIツールやエクセルを⽤いたデータ 25
分析⼿法について理解する

10

15

社会でデータサイエンスがどのように活⽤されているのかについて知り、データサイエン
25
スに関するキャリアパスについて具体的なイメージを持てる

10

15

授業の項⽬と内容・⽅法
第１回

事前事後学習の内容と⽬安時間授業時に指定された課題を⾏うこと。
なお、授業内容に関連する事柄に付いても調査してレポートに記載し、次回の授業内容への学びを深めること。
それらの作業に概ね4時間費やすこと。

授業時に指定された課題を⾏うこと。
なお、授業内容に関連する事柄に付いても調査してレポートに記載し、次回の授業内容への学びを深めること。
それらの作業に概ね4時間費やすこと。

授業時に指定された課題を⾏うこと。
なお、授業内容に関連する事柄に付いても調査してレポートに記載し、次回の授業内容への学びを深めること。
それらの作業に概ね4時間費やすこと。

データサイエンスプロセス①

課題の抽出から社会実装までのプロセス（データサイエンスプロセス）について理解する

第５回

その他

社会実装を⽬指したデータサイエンスの最前線

社会で実際に⽤いられているデータサイエンスの事例を紹介すると共に、最先端の研究事例についても学ぶ

第４回

試験

⼈⼯知能（artiﬁcial intelligence: AI）とはAIの歴史を知ると共に、現在のAIの限界も理解する

第３回

学期末筆記

テーション

ガイダンスとデータサイエンス分野を巡る政策的な現状

データサイエンス分野を巡る国内外の流れを理解する

第２回

プレゼン

授業時に指定された課題を⾏うこと。
なお、授業内容に関連する事柄に付いても調査してレポートに記載し、次回の授業内容への学びを深めること。
それらの作業に概ね4時間費やすこと。

データサイエンスプロセス②

課題の抽出から社会実装までのプロセス（データサイエンスプロセス）について理解する

授業時に指定された課題を⾏うこと。
なお、授業内容に関連する事柄に付いても調査してレポートに記載し、次回の授業内容への学びを深めること。
それらの作業に概ね4時間費やすこと。

第６回

データサイエンスに関わるプライバシー保護の基礎

データを取り扱う上で留意すべき点や個⼈情報保護の意義について理解する

第７回

Business Intelligenceツール（BIツール）

データの可視化や経営判断のツールとして⽤いられるBIツールについて理解する

第８回

授業時に指定された課題を⾏うこと。
なお、授業内容に関連する事柄に付いても調査してレポートに記載し、次回の授業内容への学びを深めること。
それらの作業に概ね4時間費やすこと。

データサイエンス利活⽤の現場実際の業務等でのデータサイエンス利活⽤について理解する（場合に依っては外部からの講師に講演を頂くことを想定）

第15回

授業時に指定された課題を⾏うこと。
なお、授業内容に関連する事柄に付いても調査してレポートに記載し、次回の授業内容への学びを深めること。
それらの作業に概ね4時間費やすこと。

エクセルでデータサイエンス体験④

エクセルを⽤いてデータの傾向を捉える⽅法を理解する（回帰分析など）

第14回

授業時に指定された課題を⾏うこと。
なお、授業内容に関連する事柄に付いても調査してレポートに記載し、次回の授業内容への学びを深めること。
それらの作業に概ね4時間費やすこと。

エクセルでデータサイエンス体験③

エクセルを⽤いてデータの傾向を捉える⽅法を理解する（仮説が正しいかどうかの判断[仮説検定]など）

第13回授業時に指定された課題を⾏うこと。
なお、授業内容に関連する事柄に付いても調査してレポートに記載し、次回の授業内容への学びを深めること。
それらの作業に概ね4時間費やすこと。

エクセルでデータサイエンス体験②

エクセルを⽤いてデータの傾向を捉える⽅法を理解する（相関係数の算出やヒストグラムの作成など）

第12回

授業時に指定された課題を⾏うこと。
なお、授業内容に関連する事柄に付いても調査してレポートに記載し、次回の授業内容への学びを深めること。
それらの作業に概ね4時間費やすこと。

エクセルでデータサイエンス体験①エクセルを⽤いてデータの傾向を捉える⽅法を理解する（基本統計量の算出など）

第11回

授業時に指定された課題を⾏うこと。
なお、授業内容に関連する事柄に付いても調査してレポートに記載し、次回の授業内容への学びを深めること。
それらの作業に概ね4時間費やすこと。

空間情報の取扱い

空間情報の可視化に特化した地理情報システム（Geographic Information
System：GIS）について理解する

第10回

授業時に指定された課題を⾏うこと。
なお、授業内容に関連する事柄に付いても調査してレポートに記載し、次回の授業内容への学びを深めること。
それらの作業に概ね4時間費やすこと。

BIツールによるオープンデータの可視化

データの可視化や経営判断のツールとして⽤いられるBIツールの設定⽅法と使い⽅を理解する

第９回

授業時に指定された課題を⾏うこと。
なお、授業内容に関連する事柄に付いても調査してレポートに記載し、次回の授業内容への学びを深めること。
それらの作業に概ね4時間費やすこと。

授業時に指定された課題を⾏うこと。
なお、授業内容に関連する事柄に付いても調査してレポートに記載し、次回の授業内容への学びを深めること。
それらの作業に概ね4時間費やすこと。

これまでの振り返り授業で⾏った内容の振り返りとデータサイエンスが関わる⾃⾝のキャリアパスについて検討してみる。

授業時に指定された課題を⾏うこと。
なお、授業内容に関連する事柄に付いても調査してレポートに記載すること。
それらの作業に概ね4時間費やすこと。

テキスト、副読本、教材

受講⽣へのメッセージ

履修条件及び備考（レポート評価基準・その他の具体的評価内容基準等）

授業の中で技術的な作業が求められることや技術的な⾔葉を⽤いることが良くあるかと思います。
データサイエンスは知識も⼤事ですが、その知識をどう使うかの⽅に頭を使う⽅が⼤事ですので、作業に⼿間取ったり、⽤語が分からなかったりした場合は、授業を⽌めてどんどん質問して頂いて構いません。