【講義概要】
現代は、大量かつ多様なデータが生成されるビッグデータの時代である。このデータを処理し分析するためにデータサイエンスの素養を持つことが求められている。今後、世界ではますますデータを利用した新産業創出や企業の経営力・競争力強化がなされていく。このことから、文系理系を問わずすべての大学生がデータサイエンスのリテラシーを向上してデータサイエンスの手法を様々な分野で活躍できるために講義を行う。
【学習到達目標】
データ分析の基礎の理解し、データ分析の各手法を習得する。また、統計パッケージの使用法を理解し、AIのプログラム言語Pythonをしゅうとくする。さらに応用事例について理解し、情報倫理、AI 倫理について理解する。
【履修上の注意】
積極的な授業への参加を求める。
本授業は、オンデマンド方式で行う。教材は、CCS教材ボックスに格納する。
【事前準備学習】
事前学習として、当該学習項目について教科書を読んでおく。
事後学習として、演習を行うことや、不明な点を各自調べてノートを作成する。
【教材】
※指定図書は担当教員が、学生が必読すべきものとして指定する図書のことです。
図書は図書館に置いてあり、１週間借りることができます。（一部貸出不可の図書もあります。）
| 教科書 | 『データサイエンス入門』 竹村彰通 他 学術図書出版社 2021 |
| 参考書 | －参考書は、登録されていません。－ |
| 指定図書 | －指定図書は、登録されていません。－ |
【評価方法】
講義期間中における課題（80点）、授業態度（２０点）で評価をする。
【講義テーマ】
| 回数 | テーマ | テーマURL |
| 1 | ガイダンス・データサイエンスの役割 | |
| 2 | データ分析のためのデータ取得と管理 | |
| 3 | データ分析の基礎１ | |
| 4 | データ分析の基礎２ | |
| 5 | データサイエンスの手法１ | |
| 6 | データサイエンスの手法２ | |
| 7 | データサイエンスの手法３ | |
| 8 | データサイエンスの手法４ | |
| 9 | 統計解析ソフトRを使ったデータ分析１ | |
| 10 | 統計解析ソフトRを使ったデータ分析２ | |
| 11 | プログラミング言語Pythonを使ったデータ分析１ | |
| 12 | プログラミング言語Pythonを使ったデータ分析２ | |
| 13 | データサイエンスの応用事例１ | |
| 14 | データサイエンスの応用事例２ | |
| 15 | AI倫理 | |
| 16 | 期末試験 | |