【講義概要】
現代はあらゆるデータを収集することが可能であり，ウェアラブルデバイスなどの電子機器の発展によって効率よく収集可能な状況にある．この状況のもと，データ分析やAIなどをキーワードとして活用することで，潜在的需要の発掘や効率的な経営判断が可能となる．
あらゆるデータの活用がこれからの生活に期待される一方で，日常生活の中だけではデータの整形方法や関係性に気づくことは困難である．そこで，本校ではデータサイエンスの適用事例を示しながら，データを身近なものとして学習する．特に，身近な課題の解決に対するデータの活用を検討するなどして，「データ活用のための考え方」という土台を養う．
本講義は，NGUスタンダード科目カリキュラムマップより，以下の項目に対応する．
・名古屋学院大学の学生としてのアイデンティの形成
・大学生としての必須で基礎的なスチューデント・リテラシー
・共通基礎教養（Common Core）としてのアカデミック・リテラシー
・キャリア形成の意識と，キャリア形成のための基礎学力
・ICTをもとにした情報収集，データ解析，技能習得
・読解・表現リテラシー（書かれたテキストを理解し，利用し，熟考する能力）
本講義はオンデマンド形式による非対面授業である．
【学習到達目標】
データサイエンスの適用事例について理解しながら，身近な不便を題材にしたデータ活用の場も考えることができる．
【履修上の注意】
データサイエンス周辺は，技術そのものや活用事例が目まぐるしく変化する．そこで，情報収集を前提とした課題も積極的に設定していくことで，目まぐるしい変化への対応力も同時に養っていきたい．そのため，レポートおよび講義への積極的な取り組みを期待する．
【事前準備学習】
データサイエンス，DX，IoTなどをキーワードに，書籍やWeb記事を問わずに情報収集することが望ましい．特に，情報収集を経て「なぜデータサイエンスを皆が注目するのか」を説明できるとよい．
学習の目安
講義科目は1回の講義に90分の予習と90分の復習を行うこと．
予習では，指定した用語について事前に調べる．
復習では，講義ごとに設けた課題より，内容の復習とする．
【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 | －教科書は、登録されていません。－ |
| 参考書 | 『教養としてのデータサイエンス』 北川源四郎/竹村彰通 他 講談社 2021 |
| 指定図書 | －指定図書は、登録されていません。－ |
【評価方法】
小レポート50%，最終レポート50%で評価する．
【講義テーマ】
| 回数 | テーマ | テーマURL |
| 1 | データサイエンスとは（ガイダンス含む） | |
| 2 | データサイエンスの動向 | |
| 3 | 高度情報化社会に向けた社会の変化 -人手不足の観点- | |
| 4 | 高度情報化社会に向けた社会の変化 -効率化の観点- | |
| 5 | 社会で活用されているデータの種類と所有者 | |
| 6 | データの構造化と非構造化 | |
| 7 | 事業活動におけるデータ活用 -研究での活用- | |
| 8 | 事業活動におけるデータ活用 -産業での活用- | |
| 9 | 活用目的ごとのデータ活用 -仮説検証での活用- | |
| 10 | 活用目的ごとのデータ活用 -システム化での活用- | |
| 11 | データ・AIの利活用のための技術 | |
| 12 | データ・AI活用の現場 -データ分析による意思決定- | |
| 13 | データ・AI活用の現場 -情報技術による自動化- | |
| 14 | データリテラシー | |
| 15 | データサイエンスと情報セキュリティ | |
| 16 | 定期試験期間 | |