令和 2 年度シラバス データサイエンス入門

項目

内容

科目名

特殊講座（データサイエンス入門）（１全学科）

講義コード2270301

英文科目名

Introduction to Data Science

担当教員

中山泰宗，堀部典子，尾崎 昭剛

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
月曜 2 時限

キーワード

データサイエンス，データ分析，機械学習

開講期

開講学年 1 年，開講時期

後期

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，芸術などの全ての授業概要

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．

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

講談社

『R と Python で学ぶデータサイエンス＆機械学

著者名

ISBN/ISSN
ISBN978-4-06-

濵田悦生517000-7

有賀友
技術評論社

習』

ISBN978-4-297-

紀，大橋10508-2

俊介『データ分析とデータサイエンス』

近代科学社

ISBN978-4-7649-

柴田里程

0498-9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「知識･理解」の(1)情報処理技術やネットワークDP との関技術、ソフトウェア技術やメディア情報処理技術の基礎知識を修得し、情連報システムの設計開発、メディア情報の生成・加工・流通等を通して社会に貢献できる能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）

0006530

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

最後の成果発表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）

講義形

学修課題

所要態

（予習・復習）時間

講義のシラバス，概要，講義，予習では，シラバスと講

60

ス，データ

データサイエンスについe-L

義資料を読んで要点をま分

サイエンスて講義を行い，課題を課とめる．復習では，課題とはす．

を作成する．

教育の現場

国内の教育機関でのデー講義，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

e-L

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

授業内容

1

ガイダン

2

3

4

データサイ

企業の技術開発の現場に講義，予習では，講義資料の関60

エンスとおけるデータサイエンス

e-L

連する箇所を読み，要点分

AI 技術のの必要性やそれと AI 技術をまとめる．復習では，つながりととの関連性についての講講義で学習した内容をま今後の展望義を行い，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義，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e-Lータリテラシーに関連す分ての講義を行い，課題をる箇所を読み，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．

講義形

学修課題

所要態

（予習・復習）時間

さまざまな特徴をもつデ講義，予習では，講義資料のク60

距離とクラータをどのように表し，e-Lラスタリングに関連する

分スタリン分類するのか解説し，デ箇所を読み，要点をまとグータ間の距離を用いたクめる．復習では，講義でラスタリングについての学習した内容をまとめ，講義を行い，課題を課課題を作成する．

回

テーマ

授業内容

5

データ間のす．
6

7

8

データ解析

確率の定義や役割，統計

講義，予習では，講義資料のデ60の基礎

グラフの活用方法，デー

e-Lータ解析に関連する箇所

分

タの標準化や相関係数なを読み，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義，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

e-L械学習などへの応用に関分

習やシミュレーションシ連する箇所を読み，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

データ解析の技術がさま

講義，予習では，講義資料のデ60の活用（企ざまな分野でどのようなe-Lータ解析の活用事例に関分

業での技術効果をもたらす可能性が連する箇所を読み，要点開発）あるのか，具体的な企業をまとめる．復習では，による技術開発の成果を講義で学習した内容をま挙げて解説し，課題を課とめ，課題を作成する．

す．
9

データ解析

データ解析の技術がさま

講義，予習では，講義資料のデ60の活用（研ざまな分野でどのようなe-Lータ解析の活用事例に関分究）効果をもたらす可能性が連する箇所を読み，要点あるのか，具体的な研究をまとめる．復習では，成果を挙げて解説し，課講義で学習した内容をま題を課す．

とめ，課題を作成する．

講義形

学修課題

所要態

（予習・復習）時間

ノートパソコンを使って講義，予習では，講義資料のデ60

演習（テーデータ解析演習を行う．

e-L

ータ解析演習のテーマに分マの作成）

クラスタリング，コンピ関連する箇所を読み，どュータシミュレーショのテーマを選択するか検ン，機械学習，センサー討する．復習では，講義データ，地理情報システで学習した内容をまとムなどのテーマの中からめ，課題を作成する．

回

テーマ

授業内容

10

データ解析

選択し，グループを作って課題に取り組む準備をする．
11

12

データ解析

選択したテーマに基づい講義，予習では，選択したテー

60

演習（調て，現在利用できる技術

e-L

マに関連する情報を文献分査）や成果などについて調査やインターネットを使っする方法や利用できるソて予備調査をする．復習

フトウェアの利用法につでは，講義で学習した内いて講義を行い，課題を容をまとめ，課題を作成課す．

する．

データ解析選択したテーマや調査結

講義，予習では，データ解析の60演習（実果に基づいて，実験を実e-L実験に利用するソフトウ

分験）施する．

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．

13

データ解析

実験の成果を図やグラフ

講義，予習では，データ解析の60

演習（成果で表現し，プレゼンテー

e-L

実験結果を再度精査し，分のまとめ）ションを行うための資料成果としてまとめる準備としてまとめる．

をする．復習では，講義で学習した内容をまとめ，課題を作成する．

講義形

学修課題

所要態

（予習・復習）時間

各テーマ毎に実施した解講義，予習では，プレゼンテー

60

析演習の成果についてプ

e-L

ションの内容を確認し，

分回

テーマ

授業内容

14

成果発表

レゼンテーションをさプレゼンテーションの実せ，その結果についてデ施に備える．復習では，ィスカッションを行う．

他のグループのプレゼンテーションの内容について評価を行う．

15

総括

これまでの講義の内容の講義，予習では，これまでの講60

振り返りとデータ解析演

e-L

義の資料やノートを振り分

習の結果についてのフィ

返り，復習では，最終課ードバックを行う．

題を提出する．