令和 3 年度シラバス データサイエンス入門（暫定版）

項目
科目名

内容
特殊講座（データサイエンス入門）（１全学科）

講義コード
英文科目名

Introduction to Data Science

担当教員

堀部典子，尾崎昭剛，中山泰宗

実務経験のある教員
研究室

F306

単位数

2 単位区分

選択

メールアド
レス
オフィスア
ワー

horibe@cis.sojo-u.ac.jp
s_ozaki@cis.sojo-u.ac.jp
ynaka@bio.sojo-u.ac.jp
月曜 2 時限

キーワード

データサイエンス，データ分析，人工知能，機械学習

開講期

開講学年 1 年，開講時期

後期，授業期間外での集中講義予定

近年，人工知能（AI）・ロボット・Internet of Things(IOT)・ビッグデータ等の技術の急激な進化により、あらゆるものの情報が電子化され，結びつき、相互に影響を及ぼし合う未来社会の到来が見込まれています．この未来社会（デジタル社会）では従来の「読み・書き・そろばん」に代わって「数理・データサイエンス・AI」の三拍子が必要とされており，データサイエンスは，情報分野だけでなく，工学，化学，薬学，芸術などの全ての分野に共通して必要となっています．本講義では，データサイエンスとは授業概要

何かということを学び，データサイエンスがさまざまな分野でどのような可能性をもち，今後，どのような技術開発につながっていく可能性があるのかということを，データサイエンス教育や企業での研究開発の現場での話を聞くことによって学びます．また，講義の後半では，実際にデータ解析のためのソフトウェアを活用し，基本的な知識と技術を学びます．講義
では，データサイエンスと社会との関わりを学びながら，ノートパソコンを使って実社会に存在する課題やデータを利用した演習を行います．
4 回から 9 回の講義での課題へのフィードバックは，10 回目の講義で行い，15 回の講義での課題へのフィードバックは 16 回目の講義で行う．

教科書

教科書名
講義の中で指示する

出版社

著者名

ISBN/ISSN

参考書名

出版社

データサイエンスの基礎
参考書

データ分析とデータサイエンス
データサイエンティスト
育成講座

著者名

ISBN/ISSN

講談社

濵田悦生

978-4-06-517000-7

近代科学社

柴田里程

978-4-7649-0498-9

マイナビ

中山浩太郎 他

978-4-8399-6525-9

基礎的な概念から学ぶので，予備知識は必要ではないが，専門書を読み，予備知識専門用語の定義，定理，証明などを読んで理解する能力が必要である． また，ノートパソコンを使った演習を行うので，基本的なパソコンの操作ができることが望ましい．

関連科目（連携科目）情報処理基礎，（発展科目）確率・統計，卒業研究
ディプローマ・ポリシーの【汎用的技能】の「情報野において、分析・判DP との関断力やコミュニケーション能力、デザイン能力などの汎用的な能力」，及連

び【態度･志向性】の「技術者としての高い倫理観と自己管理力を持ち、チームワーク力と実践力」に関する科目である．

学修・教育
目標（建築学科のみ）
JABEE 基準
（建築学科のみ）
学生の到達度目標

JABEE 記号１．データリテラシーを理解し，その必要性を説明でき学生の到達る．

度目標

２．データ解析の基礎的な方法を活用できる．
３．データ解析による結果をグラフなどの適切な形で表現して説明することができる．

教職関連区
分

評価方法

定期

中間

小テ

レポ

成果発表

試験

試験

ストート

（口頭・実技）

00065

30

作品

0ポート

そのフォリオ

他

50

合計

100毎回の講義での課題により，普段の講義への取り組み方を評価し，講義の評価明細基

最後の問題解決型の演習で総合的な理解度を評価する．

準

ポートフォリオの記述内容により，講義への取り組み方や達成度に対する適切な自己評価が行われているか評価する．
(1) e ラーニングシステムを利用した講義資料閲覧と課題提出のため，無線学修上の注
意LAN を利用できるノートパソコンが必要です．
(2) 教科書，ノート，筆記用具，及びノートパソコンを毎回持参すること．
(3) レポート等の提出物のコピーアンドペーストなどの剽窃（ひょうせつ）は、不正行為とみなされます．

授業計画（シラバスの続き）

講義

学修課題

所要形態

（予習・復習）時間

講

予習では，シラバスと講60

データサイエンスについ義，義資料を読んで要点をま分

サイエンスて講義を行い，課題を課

e-L

とめる．復習では，課題とはす．

教育の現場

国内の教育機関でのデー

講

予習では，講義資料の関

60

におけるデ

タサイエンス教育の動向

義，連する箇所を読み，要点分

ータサイエ

やデータサイエンス教育

e-Lをまとめる．復習では，ンスの現状の必要性についての講義

講義で学習した内容をまを行い，課題を課す．

とめ，課題を作成する．

回

テーマ

1

ガイダン

講義のシラバス，概要，ス，データ

2

3

4

授業内容を作成する．

データサイ

企業の技術開発の現場に講

予習では，講義資料の関60

エンスと AI

おけるデータサイエンス

義，連する箇所を読み，要点分

技術のつなの必要性やそれと AI 技術

e-Lをまとめる．復習では，がりと今後との関連性についての講講義で学習した内容をまの展望

義を行い，課題を課す．

とめ，課題を作成する．

データリテ

データを扱う際に必要な講

予習では，講義資料のデ60

ラシー

データリテラシーについ義，ータリテラシーに関連す分ての講義を行い，課題をe-Lる箇所を読み，要点をま課す．

とめる．復習では，講義で学習した内容をまとめ，課題を作成する．

講義

学修課題

所要形態

（予習・復習）時間

講

予習では，講義資料のク60ての正しい倫理観をもつ

義，ラスタリングに関連する分ことの重要性について講

e-L

箇所を読み，要点をまと回

テーマ

授業内容

5

AI 利用に関AI やデータの利用についする倫理義を行い，課題を課す．

める．復習では，講義で学習した内容をまとめ，課題を作成する．

6

78.

データ解析

確率の定義や役割，統計

講

予習では，講義資料のデ60の基礎

グラフの活用方法，デー義，ータ解析に関連する箇所

分

タの標準化や相関係数な

e-Lを読み，要点をまとめど，解析の基礎についてる．復習では，講義で学講義を行い，課題を課習した内容をまとめ，課す．

題を作成する．

データ解析

データ解析の実社会での講予習では，講義資料の機60の応用活用事例を挙げて機械学義，械学習などへの応用に関分習やシミュレーションシ

e-L連する箇所を読み，要点ステムなどへ応用するこをまとめる．復習では，とによる効果について解

講義で学習した内容をま説し，課題を課す．

とめ，課題を作成する．

データ解析

実際のデータを用いて，デ講義，予習では，講義資料の関60

演習ータの集計，グラフ化，相e-L連する箇所を読み，要点分関関係の抽出などを行う演をまとめる．復習では，習を行う．

講義で学習した内容をまとめ，課題を作成する．

9.

データ解析

データ解析の技術がさまざ

講義，予習では，講義資料の関60の活用

まな分野でどのような効果

e-L連する箇所を読み，要点分をもたらす可能性があるのをまとめる．復習では，か，具体的な企業による技講義で学習した内容をま術開発の成果を挙げて解説

とめ，課題を作成する．

し，課題を課す．
10.

機械学習の

高度なデータ解析として活講義，予習では，講義資料のデ60

概要

用される機械学習についe-Lータ解析演習のテーマに分て，これまでの歴史や基本関連する箇所を読み，ど的な仕組みについて解説のテーマを選択するか検し，課題を課す．

討する．復習では，講義で学習した内容をまとめ，課題を作成する．

講義

学修課題

所要

形態

（予習・復習）時間

ノートパソコンを使ってデ講義，予習では，選択したテー60

演習（テーータ解析演習を行う．クラe-L

マに関連する情報を文献

分

マの作成）

スタリング，コンピュータやインターネットを使っシミュレーション，機械学て予備調査をする．復習

習，センサーデータ，地理では，講義で学習した内情報システムなどのテーマ

容をまとめ，課題を作成の中から選択し，グループする．

回

テーマ

授業内容

11.

データ解析を作って課題に取り組む準備をする．
12.

13.

データ解析

選択したテーマに基づい講義，予習では，データ解析の60

演習（調て，現在利用できる技術やe-L実験結果を再度精査し，分査）

成果などについて調査する成果としてまとめる準備

方法や利用できるソフトウをする．復習では，講義

ェアの利用法について講義で学習した内容をまとを行い，課題を課す．

め，課題を作成する．

データ解析

選択したテーマや調査結果

講義，予習では，データ解析の60演習（実に基づいて，実験を実施す

e-L

実験に利用するソフトウ

分験）

る．

ェアなどの使い方を調べ，わからないところを洗い出す．復習では，講義で学習した内容をまとめ，課題を作成する．

14.

データ解析

実験の成果を図やグラフで講義，成果報告の内容をまと60

演習（成果表現し，プレゼンテーショ

e-Lめ，e ラーニングシステ

分のまとめ）

ンを行うための資料として実験の成果まとめる．

ムに提出する．

を図やグラフで表現
し，プレゼン15.

成果報告

各テーマ毎に実施した解析講義，予習では，これまでの講60

演習の成果についていくつ

e-L

義の資料やノートを振り分

かのグループ内で共有して返り，復習では，最終課閲覧し，その結果について題を提出する．

ディスカッションを行う．

回
16.

テーマ
総括

講義

学修課題

所要形態

（予習・復習）時間

これまでの講義の内容の振講義，これまでの内容を振り返60

り返りとデータ解析演習のe-Lり，ポートフォリオを作

分

授業内容

結果についてのフィードバ
ックを行う．

成する．