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
GSD20210
2022年度／Academic Year

秋学期／AUTUMN

秋学期／AUTUMN
月／Mon 3
月3 :COM-D／COM-D

科目名／Course title

データサイエンスと人工知能の実践／PROGRAMMING IN DATA SCIENCE AND ARTIFICIAL INTELLIGENCE

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

COM214-02j00
200
山中 高夫
山中 高夫／YAMANAKA TAKAO
22022/02/21

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

対面授業／Face-to-face classes only
Moodleなどへの登録情報は、学期が始まる前にLOYOLA掲示板に掲示する。状況によって，講義形式が変更になる場合もあるが，その場合は LOYOLA 掲示板もしくはMoodle で周知する。

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
数理・データサイエンス・AI教育（リテラシーレベル）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。
データサイエンスと人工知能の分野では，今後応用分野が広がり，様々なアルゴリズムや手法が実際に活用されていくと考えられる。

授業の概要

そこで，この講義ではデータサイエンスと人工知能についてリテラシーレベルの基礎知識を学んだ学生を対象として，ツールやプログ／Course description

ラミングを活用した実際のデータ処理を行い，学んだ基礎知識を実際のデータ処理に活用できる能力を身につけることを目指す。具体的には，Pythonの豊富なライブラリを活用して，様々なデータ処理の演習を行う。それらのライブラリが提供する関数を実際に利用する経験を通じて，将来自分のデータにそれらの手法を適用する知識を学ぶ。
本講義ではアクティブラーニングとして、毎回のコンピュータによる演習に加え、講義後半で各自もしくは各グループでデータサイエンスに関する課題を考え、その実装に取り組む。

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）

低学年向けの必修科目で習得したデータサイエンスに関する基礎知識を土台に、その知識を実際の課題に活用する技術を身につける。

／Course objectives

さらに、データサイエンスに関する知識を実社会に役立てるために、課題を設定する能力の習得も目指す。
予習：1時間程度

授業時間外（予習・復習等）の学 ・教材が用意されている場合は、次の行う予定の内容に人取り目を通して、内容と疑問点を把握しておく。
習／Expected work outside of 復習：2時間程度
class

・その日に出された課題に取り組む。
・講義の内容をよく復習し、関連する事項を調べたり、実際に自分で試してみたりすると良い。

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.
その他／Others(in detail)（100.0％）：出席点と課題の評価から、客観的な総合評価基準にしたがって評価する。この総合評

価基準は、出席点と課題評価の加重平均ではなく、出席点と課題評価がともに基準点を満たしているかどうかで成績を決定する。
自由記述／Free Text ：現時点では下記の教科書を予定しているが、より適切な教科書に変更する可能性もある。その場合は、学期

テキスト（教科書）／Textbookが始まる前にLOYOLA掲示板もしくはMoodleで告知する。
Jake VanderPlas (著), 菊池 彰 (翻訳)，Pythonデータサイエンスハンドブック，オライリージャパン (2018/5/26)

参考書／Readings

自由記述／Free Text ：特に指定しない。

講義スケジュール／Schedule
1.講義概要，プログラミング環境の説明
2.Pythonの使い方（変数，制御文）
3.Pythonの使い方（関数，クラス，ライブラリのimport）
4.Numpy
5.Pandas
6.Matplotlib, Seaborn
7.Scikit-learn (1)
授業計画／Class schedule

8.Scikit-learn (2)9.TensorFlowを利用した深層学習
10.プロジェクト (1) 企画
残りの5回ほどで，各自もしくはグループを作成し，データサイエンスや機械学習，人工知能に関するプロジェクトを企画，実施する。
例えば，KaggleなどのCompetitionや公開されたデータベースを利用したデータ処理，著名な論文の再現実験などに取り組む。
11.プロジェクト (2) 相談
12.プロジェクト (3) 実装
13.プロジェクト (4) 実装
14.プロジェクト (5) 発表

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

口頭で行う／verbally

students
課題等に対するフィードバック方法に係る追加情報／Additional information
concerning mediums forfeedbacks

講義中に質問対応を行う。

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
GSD202112022年度／Academic Year

秋学期／AUTUMN

秋学期／AUTUMN
木／Thu 5
木5 :COM-A／COM-A

科目名／Course title

データサイエンスと人工知能の実践／PROGRAMMING IN DATA SCIENCE AND ARTIFICIAL INTELLIGENCE

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

COM214-02j00
200
山下 遥
山下 遥／YAMASHITA HARUKA
22022/02/19

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
状況に応じてオンデマンド授業に切り替えます．
ZoomIDは授業開始日1日前までにLoyolaに掲示します．
Excel
データサイエンス
統計あり／Yes
現代社会においてデータサイエンスに関する関心が高まっている。私たちの周りには大量のデータであふれ、そのデータを正しく読み解くことがこれからの時代を生き抜いていくために必要であると考えられる。

授業の概要

データを読み解くためには統計の知識が必要不可欠である。また、多くのデータを読み解くためにはプログラミングを用いた分析が必／Course description

要となる。さらにそこから知見を得るための解釈も必要となる。本授業では、Pythonを用いたデータ分析に焦点を当て、様々なデータを適切に分析するための基礎知識の学習及び、その分析に関する技能の習得を目標とした授業を展開する。
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 who
belong to other faculties
and departments, check
Curriculum Map of yourfaculty and department)
日常や仕事の中で有効に使える基本的なデータ分析技術や知見を身に付ける
到達目標（授業の目標）

様々なデータが与えられた場合に、適切な分析、およびそこからの知識の習得が可能になることを目標とする。

／Course objectives
また、授業の中にグループワークを取り入れます。毎回の授業の参加が難しい人は履修を控えてください。
予習： 1時間程度
授業時間外（予習・復習等）の学 教材が用意されている場合は、次に行う予定の内容に一通り目を通して、内容と疑問点を把握しておく。
習／Expected work outside of 復習： 2時間程度
class

その日に行った演習内容を復習する。授業時に作成した例題や演習課題で、教員の説明に従ったり、TAの手助けによって作成したものを、自分一人の力でできるようにしておく。

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.
出席状況／Attendance

評価基準・割合／Evaluation（15.0％）

授業参加／Class participation
レポート／Report（35.0％）（30.0％）

小テスト等／Quizzes.etc.
その他／Others(in detail)（20.0％）：単元毎の演習成果や提出課題を総合評価する。

テキスト（教科書）／Textbook 自由記述／Free Text ：特になし。プレゼンスライドを提示する。
参考書／Readings

自由記述／Free Text ：[入力してください]

講義スケジュール／Schedule
1.オリエンテーション（現代社会におけるデータサイエンスとPythonの基礎）
2.データを読む（平均、分散、偏差値）
3.データを読む（いろいろなグラフ）
4.データを読む（時系列データの分析）
5.データ分析プロジェクト1
6.データ分析プロジェクト2
授業計画／Class schedule

7.回帰分析１（理論編）
8.回帰分析２（分析編）
9.決定木分析
10.ランダムフォレスト
11.主成分分析
12.データ分析プロジェクト3
13.データ分析プロジェクト4
14.授業のまとめとこれからのデータサイエンス

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

Loyola/Moodleで行う／Loyola / Moodle
口頭で行う／verbally
提出物にコメントをつけて返却する／comments made on returned papers

課題等に対するフィードバック方法に係る追加情報／Additional information
concerning mediums forfeedbacks[入力してください]