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データサイエンス・データエンジニアリング基礎〈R5-入学〉


授業コード（科目ナンバリングコード）	501256-01 （01501）	授業科目名	データサイエンス・データエンジニアリング基礎〈R5-入学〉	担当者	中古賀　理

開講期間	春学期	単位数	2	学年	3
区分
ｱｸﾃｨﾌﾞﾗｰﾆﾝｸﾞ	グループワーク、プレゼンテーション
実務経験	該当なし
備考

【授業目的】

本講義では、データを用いて社会に有益な知見を引き出すうえで最低限持っているべき素養・知識となるデータサイエンスのリテラシーと、ビッグデータの分析方法について、以下の項目を学習することを目的とする。
（１）データサイエンスについて理解し、現在の社会でどのように活用されているのかを説明することができる。
（２）データを正確に読む力・基本的な分析について知識を身に付け実践することができる。
（３）必要なデータを収集し、自ら課題解決のためのデータの可視化や分析を行うことができる。

【授業内容】

第 1 回	実施日
事前学習シラバスを読んでおく。	授業内容データサイエンスとは何かを学ぶ。	事後学習授業内容の復習配布した授業レジュメを読み返す。（30分）	参考文献
第 2 回	実施日
事前学習今回の内容の予習事前配布した授業のレジュメを読んでおく（30分）。	授業内容データ可視化手法を理解し、可視化が役に立った実用例を学ぶ。	事後学習授業内容の復習配布した授業レジュメを読み返す。（30分）	参考文献
第 3 回	実施日
事前学習今回の内容の予習事前配布した授業のレジュメを読んでおく（30分）。	授業内容テキストマイニングの基礎である自然言語処理技術の流れを理解できる。	事後学習授業内容の復習配布した授業レジュメを読み返す。（30分）	参考文献
第 4 回	実施日
事前学習今回の内容の予習事前配布した授業のレジュメを読み、Googleアカウントにログインし、Google Colaboratory、Google Driveにアクセスする（30分）。	授業内容 Google Colaboratoryを用いて、Pythonによるデータ分析環境を構築できる。	事後学習授業内容の復習配布した授業レジュメを読み返す。（30分）	参考文献
第 5 回	実施日
事前学習今回の内容の予習事前配布した授業のレジュメを読み、プログラムの動作確認を行う（30分）。	授業内容 Pythonを用いてプログラミングの基本構造を学ぶ。	事後学習授業内容の復習授業で使用したプログラムの動作を確認し、課題プログラムの作成を行う。（30分）	参考文献
第 6 回	実施日
事前学習今回の内容の予習事前配布した授業のレジュメを読み、プログラムの動作確認を行う（30分）。	授業内容データ分析に必要なPythonライブラリであるNumpyを使用することができる。	事後学習授業内容の復習授業で使用したプログラムの動作を確認し、課題プログラムの作成を行う。（30分）	参考文献
第 7 回	実施日
事前学習今回の内容の予習事前配布した授業のレジュメを読み、プログラムの動作確認を行う（30分）。	授業内容データ分析に必要なPythonライブラリであるMatplotlibを使用することができる。	事後学習授業内容の復習授業で使用したプログラムの動作を確認し、課題プログラムの作成を行う。（30分）	参考文献
第 8 回	実施日
事前学習今回の内容の予習事前配布した授業のレジュメを読み、プログラムの動作確認を行う（30分）。	授業内容データ分析に必要なPythonライブラリであるPandasを使用することができる。	事後学習授業内容の復習授業で使用したプログラムの動作を確認し、課題プログラムの作成を行う。（30分）	参考文献
第 9 回	実施日
事前学習今回の内容の予習事前配布した授業のレジュメを読み、プログラムの動作確認を行う（30分）。	授業内容データ分析の主要タスクである、データの読み込み、データの確認加工、データ集計について理解できる。	事後学習授業内容の復習授業で使用したプログラムの動作を確認し、課題プログラムの作成を行う。（30分）	参考文献
第 10 回	実施日
事前学習今回の内容の予習事前配布した授業のレジュメを読み、プログラムの動作確認を行う（30分）。	授業内容データ分析の主要タスクである、データ可視化、データ検索・結合、日付データ処理について理解できる。	事後学習授業内容の復習授業で使用したプログラムの動作を確認し、課題プログラムの作成を行う。（30分）	参考文献
第 11 回	実施日
事前学習今回の内容の予習事前配布した授業のレジュメを読み、プログラムの動作確認を行う（30分）。	授業内容これまで学習したデータ分析手法を基盤として、グループで仮説検証型のデータ分析を実施する。	事後学習授業内容の復習グループにて検証する仮説についてディスカッションを行う（30分）。	参考文献
第 12 回	実施日
事前学習今回の内容の予習グループにて検証する仮説についてディスカッションを行う（30分）。	授業内容グループでのデータ分析を実施し、結果に対する考察をまとめる。	事後学習授業内容の復習グループにて分析するデータ項目についてディスカッションを行う（30分）。	参考文献
第 13 回	実施日
事前学習今回の内容の予習グループにて分析するデータ項目についてディスカッションを行う（30分）。	授業内容データ分析結果についての発表資料を作成する。	事後学習授業内容の復習グループにて発表資料の確認・発表練習を行う（30分）。	参考文献
第 14 回	実施日
事前学習今回の内容の予習グループにて発表資料の確認・発表練習を行う（30分）。	授業内容各グループが発表したデータ分析結果について相互評価を行う。	事後学習授業内容の復習すべてのグループの発表スライドを確認し、相互評価を行う（15分）。これまでのテキスト・レジュメを使って復習する（60分）。	参考文献
第 15 回	実施日
事前学習総復習これまでのテキスト・レジュメを使って復習する。（120分）	授業内容・総復習試験	事後学習総復習（120分）	参考文献

【到達目標】

①データ駆動型社会においてデータサイエンスを学ぶことの意義を理解する
②分析目的に応じ、適切なデータ分析手法、データ可視化手法を選択できる
③データを収集・処理・蓄積するための技術の概要を理解する
④コンピュータでデータを扱うためのデータ表現の基礎を理解する

【ﾃﾞｨﾌﾟﾛﾏ・ﾎﾟﾘｼｰ】

（R5-）関連するディプロマ・ポリシー＝DP3：社会において必要とされる知識・技能と、課題解決のための思考力・判断力・表現力等の汎用的な能力を備えている。

【授業形態】

Powerpointを用いた形式の講義を行う。
GoogleColaboratory（Python）を用いたプログラム演習を行う。

【教科書】

『最短コースでわかるPythonプログラミングとデータ分析』日経BP

【注文書籍】

書名最短コースでわかるPythonプログラミングとデータ分析著者名出版社日経BP 価格 ISBN 備考

【参考書】

高橋弘毅, 市坪誠, 河合孝純, 山口敦子　データサイエンスリテラシー　―応用事例と演習から学ぶ「誰も」が身につけたい力　実教出版　2022年　978-4-407-35257-3

【成績評価の方法】

提出物（レポートなど）30％、筆記試験50％、相互評価20％　

【成績評価の基準】

到達目標の内容をほぼ完全に理解し、説明できる。 ……90～100点
到達目標の内容を十分に理解し、説明できる。 ……80～89点
到達目標の内容の基幹部分を理解し、説明できる。 ……70～79点
到達目標の内容の最低限の部分を理解し、説明できる。……60～69点
到達目標に及ばない。 …… 0～59点

【受講学生への要望】

コンピュータを使用した演習を行うため、コンピュータ操作に慣れていることが望ましい。

【履修注意】

国の推進する「AI戦略2019」の趣旨に沿った「皇學館大学数理・データサイエンス・AI教育プログラム（応用基礎レベル）」の構成科目である。