授業科目名	データサイエンス入門
時間割番号	CDS012
担当教員名	島崎　洋一
開講学期・曜日・時限	前期・火・III	単位数	2
＜対象学生＞
地域社会システム学科
＜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」について、データ分析の知識やデータ処理技能に関する基本的事項を学び、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学問分野に活用して解決する力を身につける。また、自らの目的を達するために適切に情報を活用することができる基礎的な知識や技能である「情報リテラシー」を理解する。さらに、超スマート社会における規範を考える「情報倫理」について学習する。
＜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、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 ＜具体的な到達目標＞ ・データサイエンスの基本的な用語や手法などを説明することができる。 ・情報リテラシー（情報収集力・情報選択力・情報倫理力）を理解することができる。 ・文書作成、プレゼンテーション、表計算などのソフトウェアを活用することができる。
＜本授業科目による獲得・涵養が特に期待されるコンピテンシー(能力・資質)＞
No. コンピテンシー（能力・資質） 説明   1 汎用能力 ２・情報リテラシー 情報収集力 図書館やインターネットなどから多様な文献や資料を入手できる。 ○ 2 情報選択力 収集した文献や資料から、適切な情報を選択し、活用できる。 ◎ 3 情報倫理力 情報を倫理的、合法的に収集・活用できる。 ○ 4 ３・数量的リテラシー さまざまな情報を統計学的手法などにより、数理的に表現・分析できる。 ○
＜授業の方法＞
基本的には、Zoomなどを用いて、同時双方向で受講者にライブ講義を配信する。 毎回の授業では、最初に演習内容を理解し、各自でコンピュータ演習を行う。 Moodleを用いて、関連資料を配布し、各自、フィードバックや課題提出を行う。 授業の進行具合に応じて、一部の内容や順序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＞
対面演習が可能な場合は、大学の情報処理教室のコンピュータを使用します。 担当教員に加えて、Student Assistant（上級生）のサポートがあります。 1年生前期「生命環境基礎ゼミ」のプレゼンテーションと連携しています。
＜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（授業概要と本学の情報教育システムの理解） 第２回：情報リテラシー1（文書作成ソフトの演習：アンケートデータの要約） 第３回：情報リテラシー2（プレゼンソフトの演習1：BDやAIに関する情報収集） 第４回：情報リテラシー3（プレゼンソフトの演習2：データや情報の編集） 第５回：情報リテラシー4（プレゼンソフトの演習3：発表方法のスキル） 第６回：データ分析1（表計算ソフトの演習1：基本操作） 第７回：データ分析2（表計算ソフトの演習2：データ処理） 第８回：データ分析3（表計算ソフトの演習3：グラフ作成） 第９回：データ分析4（表計算ソフトの演習4：相関分析1） 第10回：データ分析5（表計算ソフトの演習5：相関分析2） 第11回：情報発信1（WEB作成演習1：HTML） 第12回：情報発信2（WEB作成演習2：Cascading Style Sheet） 第13回：情報倫理1（情報モラル教育） 第14回：情報倫理2（情報セキュリティと著作権問題） 第15回：総括評価・まとめ