授業科目名	データサイエンス入門
時間割番号	CDS011
担当教員名	馬籠　　純
開講学期・曜日・時限	前期・木・III	単位数	2
＜対象学生＞
(未登録)
＜授業の目的＞
データを用いて有益な知見を引き出す手法である「データサイエンス」に関して、実際にソフトウェアを用いながらデータ分析の知識、データ処理技能に関する入門的事項を学び、基本的なアプリケーションソフトの習得と組み合わせて身近な問題や各自の専門分野に活用して解決する基礎を身につける。あわせて、情報や収集手段の特性、役割、影響の理解と、目的に応じて適切に判断、評価、選択、発信できる能力により情報活用のための創造的能力「情報リテラシー」と情報化社会における規範を考える「情報倫理」を学習する。
＜到達目標＞  到達目標とは
《 学位授与方針（DP）に関連するキーワード》 多様な知識の獲得、様々な学問分野の考え方、コミュニケーション・スキル、情報リテラシー、数量的リテラシー、論理的思考力、問題解決力 《到達目標》 ・データとは何か、データサイエンスの概要と必要性を説明できる。 ・データの選定・収集・整理に関して、合法的・合理的に選択・取得・修正できる。 ・データ分析の基礎について、データの傾向を示す基本統計量や相関を説明でき、データ理解に活用できる。 ・データ分析のための様々なアルゴリズムや機械学習・AIの概要と可能性について説明できる。 ・情報リテラシーを理解・修得し、活用できる。 ・著作権・引用・ネットワークセキュリティ等も含む情報倫理の基礎を説明でき、適切に活用できる。 ・ソフトウェアを活用した基本的な(統計学的)手法による分析・表現・活用ができる。 ・基本的ソフトウェア（文書作成、表計算、プレゼンテーション、コミュニケーション）を操作・活用できる。
＜授業の方法＞
演習を中心に講義を組み合わせて行う ・毎回の授業では、最初に講義内容を聴講し、各自でコンピュータ演習を行う。終了後は確認問題を実施する。 ・インターネット(e-learningシステム)を活用し、レポートの作成や提出をする。 ・演習時には実習室に備え付けのパソコンおよびソフトウェアを利用できる。 ・授業の進み具合に応じて一部の内容や順序等が入れ替わることがある。
＜成績評価の方法＞
No 評価項目 割合 評価の観点 1 試験：期末期  25  % 授業内容の理解度を問う。  2 小テスト／レポート  75  % 課題に対する理解力や表現力を問う
＜受講に際して・学生へのメッセージ＞
・大学の情報処理教室のコンピュータを使用して授業が進められます。 ・担当教員に加えて　Teaching Assistant：TA（大学院生）の補助があります。
＜テキスト＞
(未登録)
＜参考書＞
(未登録)
＜授業計画の概要＞
第1回．データサイエンス概論（および本学の情報教育システムの理解） 第2回．情報リテラシー：文書作成ソフトウェア基礎1 第3回．情報倫理：文書作成ソフトウェア基礎2 第4回．データの選定・収集・整理1：プレゼンテーションソフト基礎1 第5回．データの選定・収集・整理2：プレゼンテーションソフト基礎2 第6回．データ分析の基礎1：表計算ソフトウェア基礎1（入力・表計算） 第7回．データ分析の基礎2：表計算ソフトウェア基礎2（グラフ作成・分析） 第8回．データ分析の基礎3：表計算ソフトウェア演習3（データベース） 第9回．基本的統計手法による分析・表現・活用1：各種ソフトウェア活用1 第10回．基本的統計手法による分析・表現・活用2：各種ソフトウェア活用2 第11回．様々なデータ分析手法1：機械学習とAIの概要 第12回．様々なデータ分析手法2：機械学習とAIの可能性 第13回．情報の可視化・共有1：様々な表現1（例：画像とWeb表現） 第14回．情報の可視化・共有2：様々な表現2（例：空間情報とWeb表現） 第15回．総括・まとめ・確認問題
＜実務経験のある教員による授業科目の概要＞
担当教員は公的研究機関（水循環解析・数値シミュレーション研究分野）での実務経験を有している。