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
2023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
22023/02/08

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予習および復習時間が必要である．

class
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

最低でも190分程度の予習復習が必要である．

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

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（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

（50.0％）（25.0％）（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
2023年度／Academic Year

秋学期／AUTUMN

秋学期／AUTUMN
月／Mon 4
月4 :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
伴 果純
伴 果純／BAN KASUMI
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
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
授業内、もしくは課題においてExcelを使用する場合がある
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。
データサイエンス
あり／Yes
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，ビジネスの現場にフィードバックすることの意味と方法を理解する.
＜データサイエンスの基礎＞
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，データ可視化手法、データ分析手法を学ぶ.

授業の概要／Course description＜データエンジニアリングの基礎＞
ビッグデータの活用事例，コンピュータで扱うデータ，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セキュリティ等を学ぶ
本科目はデータサイエンティスト養成のための⼊⾨科⽬ではなく 「データ駆動型社会」と呼ばれるDXを推進する現代社会への対応力と課題解決のための思考力を得るための科⽬である。そのため、本科目の受講の前提として数学的な知識は必ずしも必要としない。

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)
自分達の周りで日々生み出されるデータの状況を理解し、そこから意味ある情報を抽出しビジネスの現場にフィードバックする、また到達目標（授業の目標）

データをビジネス課題の解決につなげるための基礎的思考力を修得すること。

／Course objectives

且つ、今後自らが習得する専門分野において、データサイエンスの活用するための広い視野を獲得することを目標とする。
統計学や数学、プログラミング技術ではなく、思考力や応用力等のスキルの獲得を目標とする。

授業時間外（予習・復習等）の学
習.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.

／Expected work outside of また、適宜課題を出す予定である。
class
授業1回あたりの授業時間外（予 200分程度習・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

テキスト（教科書）／Textbook

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（50.0％）（20.0％）（授業期間中）授業内期末試験／ In-class final exam

（30.0％）

自由記述／Free Text ：著者名:日花弘子 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（予定）講義スケジュール／Schedule
1.イントロダクション＆「データ駆動型社会」とデータサイエンス※授業計画は予定であり、受講者の状況等により各回が前後することがある。
2.ビッグデータとデータエンジニアリング
3.データ分析とは、そして設計
4.データの観察
5.データの可視化
6.データ分析（特徴さがし）
授業計画／Class schedule

7.データ分析（関係性さがし）
8.中間テスト
9.「データ駆動型社会」が扱うビッグデータの種類
10.データの収集方法
11.データの加工
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
GSD20192
2023年度／Academic Year

秋学期／AUTUMN

秋学期／AUTUMN
水／Wed 5
水5 :2-308／2-308

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

COM212-02j00
200

教員表示名

権 善喜

主担当教員名／Instructor

権 善喜／

単位数／Credits
更新日／Date of renewal

22023/03/16

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／Additional information

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の掲示板でお知らせします。

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

データサイエンス
データエンジニアリング
データ分析あり／Yes
多様なデータや情報をいかにして有効に活用するかは、人間や組織の意思決定の際の一つの重要な課題となっています。その際、デー

授業の概要／Course description

タや情報を整理し、分析するための考え方や手法が必要となります。
この講義では、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，応用例を学んでいきます。さらに、各自課題を設定し、データの収集・分析を行った上で、その結果を発表してもらいます。

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 who
belong to other faculties
and departments, check
Curriculum Map of yourfaculty and department)
本講義の到達目標は以下の通りです。
到達目標（授業の目標）／Course objectives① データサイエンスに関する基礎知識を習得する② データエンジニアリングに関する基礎知識を習得する③自ら調査課題を見つけることができる④調査・分析結果に基づいて、意見をまとめることができる

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

授業内容と課題について十分に復習してください。

class
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

200分程度

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.
リアクションペーパー／Reaction paper/in-class assignments
小テスト等／Quizzes.etc.
その他／Others(in detail)（20.0％）（40.0％）（40.0％）：プレゼンテーション

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

自由記述／Free Text ：必要に応じて随時紹介します。

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.ビッグデータとデータエンジニアリング
3.データ表現
4.データ収集
5.データ加工6.分析設計授業計画／Class schedule

7.データ観察8.データ可視化
9.データ分析1
10.データ分析2
11.ITセキュリティ
12.プレゼンテーション資料の作成
13.プレゼンテーション①
14.プレゼンテーション②、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