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	データサイエンス実践／Practical Data Science
時間割コード ／Course Code	R1001061_G1
開講所属 ／Course Offered by	共通／
ターム・学期 ／Term・Semester	2024年度／Academic Year　　第1クォーター／1Q
曜限 ／Day, Period	火／Tue　1,　火／Tue　2
開講区分 ／Semester offered	第1クォーター／1Q
単位数 ／Credits	2.0
学年 ／Year	3,4
主担当教員 ／Main Instructor	吉野　孝
授業形態 ／Lecture Form	講義・演習
教室 ／Classroom	学術情報センター第２演習室（西５号館）／学術情報センター第２演習室（西５号館）
開講形態 ／Course Format
ディプロマポリシー情報 ／Diploma Policy	要件所属 ／Course Name ディプロマポリシー ／Diploma Policy DP値 ／DP Point 共通 幅広い教養と分野横断的な学力 1 共通 専門的知識や技能 2 共通 課題解決力と自己学修能力 4 共通 協働性とコミュニケーション能力 2 共通 地域への関心と国際的視点 1

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	システム工学部（教員）

授業の概要・ねらい ／Course Aims	この授業は，データサイエンスのシリーズ授業のなかでも特に重要な科目と位置付けられており，人や社会にかかわる具体的な課題の解決に，データを活用できる能力を育成することをねらいとしている．具体的には，地元大手企業から提供を受けた本物のPOSデータ（レジでの支払時等に記録される商品の購買データ）を用いて，数名程度で編成するグループワークを実施し，企業が実際に抱える課題の解決に実践的に取り組む．データ提供企業の担当者が参加する発表会を予定しており，データから導き出された提案をすることが可能である．「課題の発見と定式化」「データの取り扱い」「モデル化」「結果の可視化」「検証，活用」等の数理・データサイエンスの活用における一連のプロセスに関する理解を深めることができる．また，リアルなデータを使用しており，データの分析の際に必要となる前処理等の労力を実感することができるため，実際のプロセスに必要な「手触り感」の体験も含めた学修を行うことができる．
到達目標 ／Course Objectives	・データの確認，加工，可視化，分析，学習，評価等の各工程について理解をし，説明することができる． ・実データを用いたデータ分析のプロセスを実践することができる． ・グループ内で協調して議論を行い，仮説・提案をプレゼンとしてまとめ，質疑に対応することができる．
成績評価の方法・基準 ／Grading Policies/Criteria	各回の個人評価とする「レポート・提案書（40%）」に加えて，グループでの共同作業による「分析内容（20％）」及び「プレゼン・質疑応答（40％）」を貢献に応じて評価する．
教科書 ／Textbook	特になし．授業の中で，必要に応じ，関連資料を随時配布する．
参考書・参考文献 ／Reference Book	※下記の書籍は自習用の参考として紹介するものです．授業の中で利用することはありません． ・東京大学のデータサイエンティスト育成講座 ～Pythonで手を動かして学ぶデ―タ分析～,塚本邦尊, 山田典一, 大澤文孝, マイナビ出版, ISBN：9784839965259, 3,278円
履修上の注意 ・メッセージ ／Notice for Students	本授業は，グループワークを行うため，人数制限科目となる．アクティブラーニングを積極的に導入しており，各自が個別に実施するデータの分析作業に加えて，グループ単位の作業で授業を構成する。 毎回の出席は必須．授業時間内のグループワーク及び議論・質疑等への積極的な参加が必要である． また，授業時間外においても，データ分析やプレゼン準備等の作業が必要となるため，十分な授業時間外の時間を確保すること． ※本授業は「連携展開科目」として開講されるが，システム工学部の学生が本授業の単位を取得した場合は，「専門教育科目」の「その他メジャー科目」の単位として認定される．
履修する上で必要な事項 ／Prerequisite	授業内でPCを使用するため，PCを準備すること．授業の中では，PCのサポートは行わない．プログラミングに必要なファイルやエディタ等の基本的なPCの操作について習得していること． 前提として，「データサイエンス基礎」の単位を習得しており，「データサイエンス応用」は履修済みであることを想定しているが，必須要件とはしていない． この授業では，企業から提供された匿名データを用いる．データに匿名加工を適用しているが，企業内部の情報が含まれることがある．授業内で提示する留意事項を理解をした上で，それを遵守して，情報漏洩等に注意すること．
履修を推奨する関連科目 ／Related Courses	データサイエンス基礎，データサイエンス応用，実践的データマイニング１(大学院進学後受講推奨)，実践的データマイニング２(大学院進学後受講推奨)
授業時間外学修についての指示 ／Instructions for studying outside class hours	授業計画に沿って，準備学習と復習を行うこと．授業内容に関連する課題に関する調査や考察・グループワークの準備等を含めて，毎回の授業ごとに自主的学習を求める．
その他連絡事項 ／Other messages	記載事項なし
授業理解を深める方法 ／How to deepen your understanding of classes	この授業の講義・演習には，データを提供する企業の担当者が参加する予定となっている．疑問や不明点等がある際は，担当教員やグループメンバーとの対話に加えて，企業担当者を含めたコミュニケーションを積極的に重ねることで，より理解を深めてほしい． 【「アクティブ・ラーニング」実施要項②⑤⑥⑦⑧⑩】
オフィスアワー ／Office Hours	月曜1，2限，吉野研究室． 他学生との重複，出張等で不在の場合があるため，事前メール予約を推奨する． メール：ds-class@ml.wakayama-u.ac.jp
科目ナンバリング ／Course Numbering	C60033J1111133i6

No.	回（日時） ／Time (date and time)	主題と位置付け（担当） ／Subjects and instructor's position	学習方法と内容 ／Methods and contents	備考 ／Notes
1	（1）	導入・データの扱いについて	講義と演習 - データやAI利活用ついての留意事項 - データ分析・開発環境の準備	PC 使用
2	（2）	流通業界の課題 データ可視化の必要性	講義 - 流通業界の利益構造とその課題について - データ可視化の必要性について - POSデータ分析の準備	PC 使用 宿題：注目する課題とデータの可視化・分析方法について個人プレゼンとしてまとめる
3	（3）	ミニプレゼン（個人） チーム編成	演習 - 前回の宿題（注目課題とデータの可視化・分析方法）を説明 - グループワークのチーム編成 - グループワークのためのデータ分析環境の確認	PC 使用
4	（4）	実データの分析	講義と演習 - データの構造把握・クレンジング・加工・整形について - 可視化結果から特徴の発見	PC 使用 宿題：分析・可視化の結果からデータの特徴をまとめる
5	（5）	ミニプレゼン 実データ分析の具体例	講義と演習 - データの特徴を説明 - POSデータ分析の具体例について	PC 使用
6	（6）	提案書（仮説）の作成	演習 - POSデータの分析 - 提案書（仮説）を作成	PC 使用 宿題：仮説を作成，提案書にまとめる
7	（7）	ミニプレゼン 分析結果の確認	講義と演習 - 提案書（仮説）を説明 - 分析結果の検証について	PC 使用
8	（8）	実データの再分析 プレゼン（中間提案）の準備	演習 - POSデータの再分析 - プレゼン（中間提案）の作成	PC 使用 宿題：プレゼン（中間提案）の作成と発表練習
9	（9）	プレゼンテーション（中間提案）とインタビュー	演習 - 企業担当者に中間提案を説明 - 企業担当者にインタビュー	PC 使用
10	（10）	提案書（仮説）の修正	演習 - インタビューを踏まえて提案書（仮説）を修正	PC 使用 宿題：インタビューを踏まえた提案書（仮説）の修正
11	（11）	ミニプレゼン 実データのモデル化	講義と演習 - 修正した提案書（仮説）及び今後の方針を説明 - データのモデル化について	PC 使用
12	（12）	提案書（仮説）の検証 データ可視化の改良	講義と演習 - モデルに基づき提案書の仮説を検証 - データ可視化の改良について	PC 使用 宿題：仮説（最終）を作成し，提案書にまとめる
13	（13）	提案書（仮説）の確認	演習 - 提案書（仮説）を確認及び検証 - データの可視化方法の見直し	PC 使用
14	（14）	プレゼンテーション（最終）の準備	演習 - プレゼン（最終）資料を作成 - プレゼン（最終）の練習と見直し	PC 使用 宿題：プレゼン（最終）の作成と発表練習 (１）アピールポイントを強調すること（２）チーム内で，想定質疑応答等への準備を行うこと
15	（15）	プレゼンテーション（最終）と講評	講義と演習 - 企業担当者に提案書（仮説）を説明及び質疑応答 - 担当教員及び企業担当者による講評	PC 使用