学期／Semester

2021年度／Academic Year
ーター／First Quarter

開講期間／Course duration

2021/04/08〜2021/06/09

必修選択／Required / Elective

必修／required

時間割コード／Time schedule code

20210590000110

1クォ

曜日・校時／Day・Period

単位数(一般/編入/留学)／Credits(General /Transfer/Overseas)
科目番号／Course code

他／Others 0

1.0, 2.0//1.0
05900001

科目ナンバリングコード／Numbering code
授業科目名／Course title●データサイエンス概論(J)／Introduction to Data Science

編集担当教員／Instructor in charge of the高橋 将宜
course syllabus
授業担当教員名（科目責任者）／Instructor in charge of the course

高橋将宜

授業担当教員名（オムニバス科目等）／Instructor(s)高橋将宜

科目分類／Course Category

数理・データサイエンス科目

対象年次／Intended year

1, 2, 3, 4

教室／Class room

オンライン

対象学生（クラス等）/Intended year (class)

担当教員Eメールアドレス/E‑mail address

講義形態／Course style

講義／Lecture

1年次
m‑takahashi▲nagasaki‑u.ac.jp（メールを送信する▲を＠に変更して送信してください）

担当教員研究室/Office
担当教員TEL/Tel
担当教員オフィスアワー/Office hours

授業の概要及び位置づけ/Course overview

授業到達目標/Course goals

金曜日：16時〜17時
社会のグローバル化や産業構造の変化が加速する中、文系・理系を問わず、大学教育において、社会における様々な問題の解決・新しい課題の発見及びデータから新しい価値を創造できる人材の養成が必要となっています。この授業では、様々な分野のデータを分析するためのデータサイエンスの基礎を学習します。
なぜデータサイエンスを学ぶのか、社会でどのように活用されているのか、社会の実データ、実課
題を適切に読み解き、判断できることが必要であるため、データの処理、集計、可視化、分析を行
うためのデータサイエンスの基礎的事項を学習し、社会における事象を適切に捉え、分析・説明できる力を修得します。

知識・技能以外に、この授業を通して身につけて欲■主体性／Autonomy ■汎用的能力／Generic Competence □倫理観／Ethics □多様性の理解
しい力（１つ以上３つまで）/Abilities other than／Understanding Diversity □協働性／Cooperativeness □考えをやり取りする力／Ability toknowledge and skills acquired mainly throughexchange ideas □国際・地域社会への関心／Interest in international / local society
the course ( pick 1 to 3 )■A.授業内容の理解度を確認したり自分で考えさせたりする活動 <br>/ Activities to check thedegree of comprehension of the contents to the lesson or to think over□B.多角的に考えるために他者と関わる活動 <br>/ Activities involving others to think fromvarious perspectives
学生の思考を活性化させるための授業手法/Teaching ■C.技能修得のために実践する活動 <br>/ Activities to practice for acquiring skills
method to stimulate students' thinking■D.問題解決のために知識を総合的に活用する活動 <br>/ Activities that comprehensively
utilize knowledge to solve problems□E.上記以外の学生の思考の活性化を促す授業手法 <br>/ Teaching methods to stimulate
students' thinking other than the above□F.教員からの講義のみで構成される <br>/ It consists only of lectures from teachers
成績評価の方法・基準等/Method of evaluation

全小テストの合計（100点満点）が60点以上を合格とします。

各回の授業内容・授業方法（学習指導方法）/Course
詳細は授業計画詳細を参照
contents of each lesson
事前、事後学習の内容/Preparation & Review
キーワード/Keywords

教科書・教材・参考書/Materials
受講要件（履修条件）/Prerequisites

充分な予習復習を前提とします。(各2h)
データサイエンス
毎回教材を配布します。
教科書：「データサイエンス入門（データサイエンス大系）」 竹村彰通, 姫野哲人, 高田聖治（編） 学術図書

アクセシビリティ/Accessibility (for students
with disabilities)

長崎大学では，全ての学生が平等に教育を受ける機会を確保するため，修学の妨げとなり得る社会的障壁の除去及び合理的配慮の提供に取り組んでいます。授業における合理的配慮等のサポートについては，担当教員（上記連絡先参照）または「アシスト広場」（障がい学生支援室）にご相談下さい。
アシスト広場（障がい学生支援室）連絡先（TEL）095‑819‑2006 （FAX）095‑819‑2948（E‑MAIL）support@ml.nagasaki‑u.ac.jp

備考（URL）/Remarks (URL)
学生へのメッセージ/Message for students

わからない箇所は遠慮なく質問してください。

実務経験のある教員による授業科目であるかＮ（Y／N)/Instructor(s) with practical experience
実務家教員名／実務経験内容／実務経験に基づく教
育内容（実務経験のある教員による授業科目のみ使用）/Name / Details of practical experience /Contents of course
授業計画詳細／Course Schedule

回(日時)／Time(date and time)

授業内容／Contents

第1回

データサイエンスの概要を紹介します。データサイエンスの役割、データサイエンスの応用と活用技術、社会におけるデータサイエンス

第2回

データ分析の基礎について学習します。データの取得方法と管理方法、ヒストグラム、箱ひげ図、平均値と分散

第3回

データ分析の基礎について学習します。散布図、相関係数、回帰直線、データ分析での注意点

第4回

データサイエンスの手法について学習します。クロス集計、回帰分析、ベイズ推論、アソシエーション分析

第5回

データサイエンスの手法、コンピュータを用いた分析について学習します。クラスタリング、決定木、ニューラルネットワーク、機械学習と人工知能、Excel を使ったデータ分析

第6回

コンピュータを用いた分析について学習します。RやPython を使ったデータ分析

第7回

データサイエンスの応用事例について学習します。マーケティング、金融、品質管理、画像処理、医学

第8回総括