【講義概要】
今後、世界ではますますデータを活用した新産業創出や企業の経営力・競争力強化がなされることが予想され、データの有する価値を見極めて効果的に活用することが企業の可能性を広げる一方で、重要なデータを見逃した結果として企業存続に関わる問題となる可能性もある。
例えば、データから新たな顧客ニーズを読み取って商品を開発することや、データを踏まえて効率的な資源配分や経営判断をするなど、データと現実のビジネスをつなげられる人材を育成することが重要である。
本講では、データサイエンスリテラシーの授業を受け、データサイエンスの応用事例について学習をする。
【学習到達目標】
データサイエンスの応用事例について理解する
【履修上の注意】
積極的な授業への参加を求める。
瀬戸キャンパスの授業は、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】
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 | |
| 2 | マーケティングにおけるデータサイエンス１ | |
| 3 | マーケティングにおけるデータサイエンス２ | |
| 4 | 金融におけるデータサイエンス１ | |
| 5 | 金融におけるデータサイエンス２ | |
| 6 | 品質管理におけるデーさサイエンス１ | |
| 7 | 品質管理におけるデーさサイエンス２ | |
| 8 | 画像処理におけるデータサイエンス１ | |
| 9 | 画像処理におけるデータサイエンス２ | |
| 10 | 音声処理におけるデータサイエンス１ | |
| 11 | 音声処理におけるデータサイエンス２ | |
| 12 | 医学におけるデータサイエンス１ | |
| 13 | 医学におけるデータサイエンス２ | |
| 14 | 現代社会におけるデータサイエンス | |
| 15 | 本講のまとめ | |
| 16 | 定期試験期間 | |