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基本情報/Basic Information

開講科目名／Course	データサイエンスへの誘いＡ
時間割コード／Course Code	G1001045_G1
開講所属／Course Offered by	共通／
ターム・学期／Term・Semester	2020年度／Academic Year　　第1クォーター／1Q
曜限／Day, Period	水／Wed　5
開講区分／semester offered	第1クォーター／1Q
単位数／Credits	1.0
学年／Year	1,2,3,4
主担当教員／Main Instructor	吉野　孝
科目区分／Course Group	_
授業形態／Lecture Form
教室／Classroom	Ｇ－１０１教室／G-101

担当教員情報/Instructor Information

教員名／Instructor	教員所属名／Affiliation
呉　海元	システム工学部（教員）
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）
大井　達雄／OI Tatsuo	観光学部（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	課題レポート100％。毎回の講義内容の理解度を確認するレポート課題の提出が必要です。また、E-learningの未受講および座学の⽋席が多い場合も不合格となります。
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／Rreference Book	データサイエンス入門、学術図書
履修上の注意・メッセージ／Notice for Students	「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	この講義は、座学とE-learning(EL)を併用した講義です。第1回、第4回、第8回は座学で、その他はE-learning（EL）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。
その他連絡事項／Other messages	e-learning(EL)の教材は、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（講義の時間）に対応します。
オフィスアワー／Office Hours	水曜日　５時限（G101），吉野，三浦，西村が対応し，必要に応じて，担当教員に伝えます．
科目ナンバリング／Course Numbering	C0210001J
高等教育無償化に関する特記事項／Special note on free higher education

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			講義の概要、成績評価、受講方法（座学）
2			データサイエンスの役割（EL）
3			データ分析のためのデータの取得と管理（EL）
4			観光データを用いた時系列分析（座学）
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（EL）
6			散布図と相関係数、回帰直線（EL）
7			データ分析で注意すべき点（EL）
8			公的統計データの利活用（座学）
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開講科目名／Course	データサイエンスへの誘いＡ
時間割コード／Course Code	G1001045_G1
開講所属／Course Offered by	共通／
ターム・学期／Term・Semester	2020年度／Academic Year　　第1クォーター／1Q
曜限／Day, Period	水／Wed　5
開講区分／semester offered	第1クォーター／1Q
単位数／Credits	1.0
学年／Year	1,2,3,4
主担当教員／Main Instructor	吉野　孝
科目区分／Course Group	_
授業形態／Lecture Form
教室／Classroom	Ｇ－１０１教室／G-101

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	課題レポート100％。毎回の講義内容の理解度を確認するレポート課題の提出が必要です。また、E-learningの未受講および座学の⽋席が多い場合も不合格となります。
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／Rreference Book	データサイエンス入門、学術図書
履修上の注意・メッセージ／Notice for Students	「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	この講義は、座学とE-learning(EL)を併用した講義です。第1回、第4回、第8回は座学で、その他はE-learning（EL）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。
その他連絡事項／Other messages	e-learning(EL)の教材は、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（講義の時間）に対応します。
オフィスアワー／Office Hours	水曜日　５時限（G101），吉野，三浦，西村が対応し，必要に応じて，担当教員に伝えます．
科目ナンバリング／Course Numbering	C0210001J
高等教育無償化に関する特記事項／Special note on free higher education

授業情報／Class Information

基本情報/Basic Information

担当教員情報/Instructor Information