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
GSD20190
2022年度／Academic Year

春学期／SPRING

春学期／SPRING
木／Thu 2
木2 :COM-Z／COM-Z

科目名／Course title

データサイエンスとデータエンジニアリングの基礎／FUNDAMENTALS OF DATA SCIENCE AND ENGINEERING

授業形態／Course Type

講義 ／Lecture

科目ナンバリング／CourseNumbering
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

COM212-02j00
200
萬代 雅希、林 等
萬代 雅希／BANDAI MASAKI
22022/02/18

講義概要情報／Course description
授業実施方法／Class format

対面授業／Face-to-face classes only

授業実施方法に係る追加情報

資料の配布等はMoodleを用いる．

／Additional information

大学で認められた理由により対面授業に参加できない学生のためのZoom IDとパスワードは，初回授業の2日前までにLoyolaで知らせ

concerning the class format 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
本科目では，データサイエンスおよびデータエンジニアリングの基本的な概念と手法，応用例を学ぶことで，データから意味を抽出

授業の概要／Course description

し，現場にフィードバックするための方法を理解する．データサイエンスの基礎として，データ分析の進め方、データ分析の設計方法，収集したデータの観察方法，データ分析手法，データ可視化手法を学ぶ．データエンジニアリングとしては，ビッグデータの活用
事例，コンピュータで扱うデータ表現，IoT(Internet of Things)等によるデータ収集方法，データ処理・加工の方法，ITセキュリティ等を扱う．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)
到達目標（授業の目標）／Course objectives

数理・データサイエンス・AI教育（リテラシーレベル）の教育を補完的・発展的に学び，データから意味を抽出し，現場にフィードバックする能力，AIを活用し課題解決につなげる基礎能力を修得すること，そして，自らの専門分野に数理・データサイエンス・AIを応用するための大局的な視点を獲得することを本授業のねらいとする．

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

講義の内容についての資料を配布する．配布資料の内容を理解するよう授業時間と同程度の予習および復習時間が必要である．

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（授業期間中）授業内期末試験／ In-class final exam
（授業期間中）中間試験／Mid-term exam

（25.0％）（50.0％）（25.0％）

自由記述／Free Text ：著者名：日花弘子
テキスト（教科書）／Textbook 書名：Excelで学ぶデータ分析本格入門
出版社・出版年：SBクリエイティブ・2019年

講義スケジュール／Schedule
1.データ駆動型社会とデータサイエンス
2.分析設計
3.データ観察4.データ可視化
5.データ分析1
6.データ分析2
授業計画／Class schedule

7.中間テスト
8.ビッグデータとデータエンジニアリング
9.データ表現
10.データ収集
11.データ加工
12.ITセキュリティ
13.総合演習14.期末テスト

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

口頭で行う／verbally

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
GSD20191
2022年度／Academic Year

秋学期／AUTUMN

秋学期／AUTUMN
金／Fri 1
金1 :COM-Z／COM-Z

科目名／Course title

データサイエンスとデータエンジニアリングの基礎／FUNDAMENTALS OF DATA SCIENCE AND ENGINEERING

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

COM212-02j00
200
坂本 明子
坂本 明子／SAKAMOTO AKIKO
22022/09/13

講義概要情報／Course description
授業実施方法／Class format

対面授業／Face-to-face classes only
教材や資料，課題提出はMoodleで提供する．授業受講にあたっては事前にMoodleでコースの登録を済ませておくこと．履修登録とは連動していないので，各自で別途登録が必要である。Moodleのコース名およびアクセスキーは、事前にLoyola上で公開する．

授業実施方法に係る追加情報／Additional information

課題については，毎回の授業時にMoodleを更新するので，確認すること．

concerning the class format
大学で認められた理由により対面授業に参加できない学生のためのZoom IDとパスワードは，初回授業の2日前までにLoyolaで知らせる．
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
本科目では，データサイエンスおよびデータエンジニアリングの基本的な概念と手法，応用例を学ぶことで，データから意味を抽出し，現場にフィードバックするための方法を理解する．データサイエンスの基礎として，データ分析の進め方、データ分析の設計方

授業の概要

法，収集したデータの観察方法，データ分析手法，データ可視化手法を学ぶ．データエンジニアリングとしては，ビッグデータの活用／Course description

事例，コンピュータで扱うデータ表現，IoT(Internet of Things)等によるデータ収集方法，データ処理・加工の方法，ITセキュリティ等を扱う．
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DP

offering Faculty andDepartment (Students who
belong to other faculties
and departments, check
Curriculum Map of yourfaculty and department)
到達目標（授業の目標）／Course objectives

数理・データサイエンス・AI教育（リテラシーレベル）の教育を補完的・発展的に学び，データから意味を抽出し，現場にフィードバックする能力，AIを活用し課題解決につなげる基礎能力を修得すること，そして，自らの専門分野に数理・データサイエンス・AIを応用するための大局的な視点を獲得することを本授業のねらいとする．

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

講義の内容についての資料を配布する．配布資料の内容を理解するよう授業時間と同程度の予習および復習時間が必要である．

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

Please make sure to confirm the student year listed in the bulletin.

評価基準・割合／Evaluation

リアクションペーパー／Reaction paper/in-class assignments
レポート／Report（70.0％）（30.0％）

自由記述／Free Text ：著者名：日花弘子
テキスト（教科書）／Textbook

書名：Excelで学ぶデータ分析本格入門
出版社：SBクリエイティブ
ISBN：978-4-8156-0285-7

テキスト（教科書）1／
Textbook1

書名／Title ：著者名：岡嶋裕史，吉田雅裕
書名：はじめてのAIリテラシー
出版社： 技術評論社
ISBN：978-4-297-12038-2

講義スケジュール／Schedule
1.ガイダンス・授業の目的、データ分析とは
2.社会でどのような変化が起きているのか
3.社会で活用されているデータ
4.データを読み、説明し、扱う
5.データ分析（販売に関するデータ分析）1
6.データ分析（販売に関するデータ分析）2
授業計画／Class schedule

7.データ分析（企画に関するデータ分析）1
8.データ分析（企画に関するデータ分析）2
9.データ分析（顧客に関するデータ分析）1
10.データ分析（顧客に関するデータ分析）2
11.AIプログラミング（Python）1
12.AIプログラミング（Python）2
13.AIプログラミング（Python）3
14.まとめ

課題等に対するフィードバック方法

Loyola/Moodleで行う／Loyola / Moodle／Mediums for feedback to 口頭で行う／verbally
students