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科目 データサイエンス入門 (2)グループ 
開講科目群 地民 
履修 必修 
年次
単位
開講科目ID GLC20102 
開講期・曜日・時限 前期 火曜日 2時限
教職課程との対応  
教員氏名

鈴木 直喜(スズキ ナオキ)

備考  



授業テーマ
Course
Theme
データサイエンスの基礎的な概念の理解およびデータサイエンス用ソフトウェア(Exploratory)の操作方法の習得 
授業概要
Course
Outline
本講義では、データサイエンスの基礎的な概念を理解すると共に、データを用いた判断や意思決定を行うための分析ツール(Exploratory)の基礎的な操作を習得することを目指していく。

講義は、統計的な知識を特に有さない学生でも到達目標をクリアできるように設計し、高度な数式などを用いることなく概念理解できるよう組み立てている。事前の前提知識は問われない。数字に対して「苦手意識」がある学生もいるかもしれないが、過度に構えることなく、「新しい言語(新しい外国語)」を習得するような気持ちで取り組んでもらいたい。

本講義は、いわゆる「反転授業」に近い形態で行われる。毎回の講義に際しては、事前にその週のテーマと課題について解説した詳細なスライドを用意している。講義前に、一通り、スライドを見ながら「予習」をし、データサイエンス用のソフトウェアも動かしながら課題に取り組んでもらう。

講義では、担当教員が、同じスライドを使いながら解説を行いつつ、TAの補助も得ながらもう一度同じ課題に取り組んでもらう。疑問点や理解が難しかった部分については、授業内にフォローしていく形態をとる。授業後には、各自の理解度を確認する意味も込めて、「事後課題」が提示される。理解を深め、定着させるためにも、積極的に取り組んでもらいたい。 
学生が授業内で
PCを使用する科目
yes 
実務経験のある
教員による科目
no 
実務経験との関連
(経験ありの場合のみ)
英語で授業を行う科目
Whether this class will be
conducted all in English (yes/no)
no 
課題解決型学習を取り入れている科目
Problem-solving learning method
is used in class (yes/no)
no 
討議(ディスカッション、ディベート)を取り入れている科目
There are discussions/debates
in class (yes/no)
yes 
グループワークを取り入れている科目
There are group works in class
(yes/no)
yes 
発表(プレゼンテーション)を取り入れている科目
There are presentations in class
(yes/no)
no 
フィールドワーク、実習、実験、実技を取り入れている科目
There are
fieldworks/training/experiments/
practices in class (yes/no)
yes 
到達目標
Aim/goal
・データリテラシー(情報や知識を活用する能力)の基礎を理解する。

・データサイエンスに関する基礎的な概念を理解する。

・データサイエンス用のソフトウェアを使い、データの可視化を理解し、テータの加工ができるようになる。 
授業計画
Course Plan
第1回 イントロダクション(平均値、中央値、標準偏差) 
第2回 相関 
第3回 ExcelからExploratoryへ 
第4回 データ分析の流れ 
第5回 データの基礎 
第6回 可視化の基本 
第7回 分布の可視化 
第8回 相関の可視化 
第9回 時系列の可視化 
第10回 データの加工の基礎1 
第11回 データの加工の基礎2 
第12回 テキストデータの可視化 
第13回 エキササイズ 
授業以外の学修
What Students
are expected
to do
outside of the class
本講義は、いわゆる「反転授業」の手法をベースに行われる。各回のテーマ解説と具体的なソフトウェアの操作方法などは、詳細なスライド(PDFファイル)にまとめてある。これらスライドは、Googleクラスルーム等を使って、事前にダウンロードできるように設定する。

履修学生は、授業開始までに、該当するスライドを用いて、「授業前の予習」をしておくことが求められる。設定されている課題についても、ソフトウェアの操作方法スライドを活用して、一度自分で手を動かしておくこと。また、自習では理解が難しかった部分などを、メモしておくこと(授業時間中に教員やTAが解説を行う)。

授業後には、それぞれの回のテーマに則した「確認用課題」が用意してある。課題に取り組み、得られた回答や解釈を、Googleクラスルーム等を使って提出すること。 
評価方法
Evaluation
事前課題への取り組み、授業内での課題への取り組み等の平常点(60%)、授業後に課せられる「確認用課題」への取り組み状況と理解度(40%)の総合評価とする。 
課題(試験やレポート等)に対する
フィードバックの方法
Feedback methods on assignments
各課題へのフィードバックは、授業内及びGoogleクラスルーム等を通じて、適宜行われる。 
履修前提要件
Prerequisites
履修者は、前期授業開始前に、指示に従って自分のPCにExploratoryのインストールと必要なデータセットを取り込んでおく必要がある。 
関連する
ディプロマポリシー
GDP1、GDP4 
使用テキスト
Textbook
to be used,
if any
必ず読まなければならない本や文献(購入する必要はないが、図書館等で参照を要するテキスト)Required books or materials (No purchase necessary, but students need to refer to them at places like libraries.)
読むことを推奨する本や文献(購入する必要はないが、図書館等で参照を要するテキスト)Recommended books or materials, if any. (No purchase nesessary, but students need to refer to them at places like libraries.)
テキストに
関する
連絡事項
Remarks
concerning
the text book,
if any
更新日付 2023-01-09 00:27:48.29


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