シラバス参照

基本情報/Basic Information

遠隔授業（授業回数全体の半分以上）の場合は、科目名の先頭に◆が付加されています（2023年度以降）

開講科目名
／Course

◆データサイエンスへの誘いＡ／Invitation to Data Science A

時間割コード
／Course Code

G1001045_G2

開講所属
／Course Offered by

共通／

ターム・学期
／Term・Semester

2025年度／Academic Year　　第3クォーター／3Q

曜限
／Day, Period

木／Thu　6

開講区分
／Semester offered

第3クォーター／3Q

単位数
／Credits

1.0

学年
／Year

1,2,3,4

主担当教員
／Main Instructor

吉野　孝／YOSHINO Takashi

授業形態
／Lecture Form

講義・演習

教室
／Classroom

開講形態
／Course Format

遠隔授業（授業回数全体の半分以上）

ディプロマポリシー情報
／Diploma Policy

要件年度／Required Year	要件所属／Course Name	ディプロマポリシー／Diploma Policy	DP値／DP Point
2020/04 ～9999/04	共通	幅広い教養と分野横断的な学力	7
2020/04 ～9999/04	共通	課題解決力と自己学修能力	3

担当教員情報/Instructor Information

教員名／Instructor	教員所属名／Affiliation
西村　竜一	システム工学部（教員）
三浦　浩一	システム工学部（教員）
吉野　孝／YOSHINO Takashi	システム工学部（教員）

授業の概要・ねらい／Course Aims	統計の基本的内容、統計の正しい見方、統計学からデータサイエンスにつながる内容、世の中の活用事例などを紹介する講義を実施する。Excelを用いた統計処理の方法、図表の作成などを行う。初歩的な、データの加工、作成方法など、解釈方法などの修得を目指す。
到達目標／Course Objectives	１．統計の基本的内容、統計の正しい見方を説明することができる。２．データサイエンスが社会でどのように活用されているかを説明できる。３．Excelを用いた統計処理の方法、図表の作成などができる。
成績評価の方法・基準／Grading Policies/Criteria	小テスト・課題レポート100％。毎回の講義内容の理解度を確認する小テスト・レポート課題の提出が必要です。また、小テストやレポートの提出がされていても、講義動画の視聴や同時双方向型のビデオ会議（Teams）の講義に参加していない場合は、未受講と判断します。
教科書／Textbook	特にありません。講義に関するＰＤＦを配布します。
参考書・参考文献／Reference Book	データサイエンス入門第3版、学術図書（ISBN : 978-4-7806-0729-1）、2,200円
履修上の注意・メッセージ／Notice for Students	・ＰＣ利用(BYOD) ・「データ」の急速な利用拡大にともない、データサイエンスの分野が急速に拡大しています。この影響は、文系・理系を問いません。データの利活用に関する最低限の理解は、基本的な教養になっています。この講義を通じて、世の中のデータ利活用の事例を知るだけでなく、データに関する基本的な理解を深めて下さい。
履修する上で必要な事項／Prerequisite	・授業内でＰＣを使用しますから、各自持参すること。・この講義は、基本がオンデマンド型の講義です。フォローアップ講義とし、同時双方向型のビデオ会議（Teams）を一回実施します。また、オンデマンド型、同時双方向型のビデオ会議（Teams）の講義では、視聴状況も確認します。視聴されていない場合には、小テストやレポートの提出がされていても、未受講と判断します。・小テストは、Moodle上で実施します。・レポート提出は、Moodle経由での提出となります。
履修を推奨する関連科目／Related Courses	データサイエンスへの誘いＢ、データサイエンス入門Ａ／Ｂ
授業時間外学修についての指示／Instructions for studying outside class hours	本授業の授業計画に沿って、準備学習と復習を行ってください。さらに、授業内容に関連する課題に関する調査・考察を含めて、毎回の授業ごとに自主的学習を求めます。特に、講義内容の理解およびExcelの操作の習熟は、あとの講義では、理解前提の上で進めて行きますので、不明なところが無いように理解してすすめて下さい。
その他連絡事項／Other messages	教材は、該当回の週に配信されます。
授業理解を深める方法／How to deepen your understanding of classes	不明な点があったら、Moodle経由で質問して下さい。パソコンの操作などが分からないなどがあった場合には、オフィスアワー（同時双方向型のビデオ会議（Teams）を用いたサポート室）に対応します。
オフィスアワー／Office Hours	本授業に関する質問や相談等は、Moodleのフォーラム（掲示板）を用いて随時受け付けます。また、本授業は、同時双方向型のビデオ会議（Teams）を用いたサポート室を開設します（吉野、呉、三浦、西村が対応）。開設時間は授業の中で案内します。
科目ナンバリング／Course Numbering	C60031J1010021d1
実務経験／Practical Experience	無

No.	回（日時）／Time (date and time)	主題と位置付け／Subjects and instructor's position	学習方法と内容／Methods and contents	備考（担当）／Notes
1	（1）	講義の概要、成績評価、受講⽅法	・クイズ、小テスト、レポートについて・Ｚｏｏｍによるオンラインサポートについて・データサイエンスの必要性・世の中のグラフやデータを疑ってみよう・因果関係と相関関係の誤解
2	（2）	データサイエンス・AIの役割	・ビッグデータの時代とデータサイエンス・資源としてのデータ・求められるデータサイエンティスト
3	（3）	データ分析とAIのためのデータの取得と管理	・データ分析の対象や目的の設定・データの形とデータの容量・大規模なデータの利用、データの取得方法、データの前処理・気象庁のデータの利用とグラフの作成
4	（4）	データ分析・AI活用における心得	・データ分析・AI活用におけるELSIとは？・安全性，アカウンタビリティ，透明性，説明性・データの潜むバイアス・バイアスによって発生するAIシステムのELSI ・データ・AI利活用事例を紹介した動画を使った反転学習の説明
5	（5）	データ分析の基礎：ヒストグラム、箱ひげ図、平均値と分散	・尺度水準・ヒストグラム・箱ひげ図・平均値と分散・気象庁のデータを用いたグラフの作成
6	（6）	散布図と相関係数、回帰直線	・散布図・相関係数・回帰直線・e-Statの家計調査データと気象庁のデータを用いた予測を体験
7	（7）	データ分析で注意すべき点	・相関係数と因果関係・観察研究と実験研究・標本調査・適切なグラフの使い方・総務省のデータとe-Statのデータを用いた相関係数とグラフの作成
8	（8）	フォローアップ講義	・これまでの質問に対する教員からの回答、解説・オンラインでの参加学生間でのグループディスカッション	オンラインによる質疑応答

授業の概要・ねらい／Course Aims	統計の基本的内容、統計の正しい見方、統計学からデータサイエンスにつながる内容、世の中の活用事例などを紹介する講義を実施する。Excelを用いた統計処理の方法、図表の作成などを行う。初歩的な、データの加工、作成方法など、解釈方法などの修得を目指す。
到達目標／Course Objectives	１．統計の基本的内容、統計の正しい見方を説明することができる。２．データサイエンスが社会でどのように活用されているかを説明できる。３．Excelを用いた統計処理の方法、図表の作成などができる。
成績評価の方法・基準／Grading Policies/Criteria	小テスト・課題レポート100％。毎回の講義内容の理解度を確認する小テスト・レポート課題の提出が必要です。また、小テストやレポートの提出がされていても、講義動画の視聴や同時双方向型のビデオ会議（Teams）の講義に参加していない場合は、未受講と判断します。
教科書／Textbook	特にありません。講義に関するＰＤＦを配布します。
参考書・参考文献／Reference Book	データサイエンス入門第3版、学術図書（ISBN : 978-4-7806-0729-1）、2,200円
履修上の注意・メッセージ／Notice for Students	・ＰＣ利用(BYOD) ・「データ」の急速な利用拡大にともない、データサイエンスの分野が急速に拡大しています。この影響は、文系・理系を問いません。データの利活用に関する最低限の理解は、基本的な教養になっています。この講義を通じて、世の中のデータ利活用の事例を知るだけでなく、データに関する基本的な理解を深めて下さい。
履修する上で必要な事項／Prerequisite	・授業内でＰＣを使用しますから、各自持参すること。・この講義は、基本がオンデマンド型の講義です。フォローアップ講義とし、同時双方向型のビデオ会議（Teams）を一回実施します。また、オンデマンド型、同時双方向型のビデオ会議（Teams）の講義では、視聴状況も確認します。視聴されていない場合には、小テストやレポートの提出がされていても、未受講と判断します。・小テストは、Moodle上で実施します。・レポート提出は、Moodle経由での提出となります。
履修を推奨する関連科目／Related Courses	データサイエンスへの誘いＢ、データサイエンス入門Ａ／Ｂ
授業時間外学修についての指示／Instructions for studying outside class hours	本授業の授業計画に沿って、準備学習と復習を行ってください。さらに、授業内容に関連する課題に関する調査・考察を含めて、毎回の授業ごとに自主的学習を求めます。特に、講義内容の理解およびExcelの操作の習熟は、あとの講義では、理解前提の上で進めて行きますので、不明なところが無いように理解してすすめて下さい。
その他連絡事項／Other messages	教材は、該当回の週に配信されます。
授業理解を深める方法／How to deepen your understanding of classes	不明な点があったら、Moodle経由で質問して下さい。パソコンの操作などが分からないなどがあった場合には、オフィスアワー（同時双方向型のビデオ会議（Teams）を用いたサポート室）に対応します。
オフィスアワー／Office Hours	本授業に関する質問や相談等は、Moodleのフォーラム（掲示板）を用いて随時受け付けます。また、本授業は、同時双方向型のビデオ会議（Teams）を用いたサポート室を開設します（吉野、呉、三浦、西村が対応）。開設時間は授業の中で案内します。
科目ナンバリング／Course Numbering	C60031J1010021d1
実務経験／Practical Experience	無

授業情報／Class Information

基本情報/Basic Information

担当教員情報/Instructor Information