シラバス参照
年度
2022
講義コード
22L01101
講義名
データサイエンスリテラシー
担当教員
荒井恒宣
田邊直仁
田村龍一
野本洋平
広瀬健太郎
石塚辰美
担当教員（英字）
Arai Tsunenobu
Tanabe, Naohito
Tamura, Ryuichi
Nomoto, Yohei
Hirose, Kentaro
Ishizuka, Tatsumi
講義期間
後期
授業形態
単位数
2
履修上の注意点
ディプロマポリシーとの関連
知識・理解
基本的技能・態度
コミュニケーション能力
総合活用力
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授業の概要
これからの社会において必要不可欠となるデータサイエンスの基礎を学ぶことを目的とする。データサイエンスやAIが必要とされる社会的背景、データの種類、収集と蓄積、データ利活用の目的（記述・予測・分類・因果識別）とそのための手法の概観、データサイエンス・AIがもたらす社会問題と倫理、様々な現場におけるデータ利活用の実際について講義するとともに、データ分析のための具体的な基本手法（データハンドリング、データ記述と視覚化、回帰分析、教師付き機械学習）について、実データを含めた演習を交えつつ、講義を行う。
本講義では、受講生がプログラミングに時間を割くことなく、データサイエンスの基本的手法を用いてデータ分析を体験できるように、アムステルダム大学で開発が行われているソフトウエアであるJASPを用いる。JASPはフリーソフトであり、理解しやすいユーザーインターフェースを備え、最近日本語化もされている。JASPを用いることにより、基本的な記述統計から始まり機械学習まで、プログラミングを全く行うことなしに行うことができる。ただし、JASPはデータハンドリングについては機能が不足しているので、分析のためのデータハンドリングについては、エクセルを用いる。
授業目標
・データが重要視されるようになった社会背景を理解する。
・様々なデータにについて理解し、説明できる。
・データ分析の目的とそのための基本的な分析手法を理解する。
・データサイエンス・AIがもたらす社会問題について理解する。
・データの基礎的な処理と分析ができる。
・回帰分析と教師付き機械学習を理解し、適用例を説明できる
授業計画（授業スケジュールと内容）
1. なぜデータサイエンスを学ぶのか？：社会の変化とデータサイエンス・ＡＩ
2.どのようなデータが存在し、利用されているのか：様々なデータ、データ収集と蓄積
3.データはどのように利活用されるのか？：データ分析の目的と技術の概観
4.まずデータにさわってみよう：データの種類、エクセルによるデータ操作の演習
5.データを読み・説明する1：データの記述と視覚化、JASPのインストールと使い方
6.データを読み・説明する2：JASPによるデータの記述と視覚化の演習
7.データをより深く読む：相関と因果、因果推論の考え方
8.データ利活用の事例1：ビジネスの現場
9.データ利活用の事例2：ヘルスケア
10.データ利活用の事例3：紛争のデータ分析
11.データサイエンス・AIと倫理：データサイエンス・AIがもたらす社会問題
12.JASPによる回帰分析1：回帰分析の考え方
13.JASPによる回帰分析２：実データを用いた演習
14.JASPによる機械学習1：機械学習の考え方
15.JASPによる機械学習2：実データを用いた演習
事前事後学習（学習課題）
・配布される講義資料を読み、予習・復習すること。
・いくつかの回については、事前に指定された事項について調べ、事前レポートとして提出することが要求される。
・エクセルによるデータハンドリングについては、オンデマンド方式によるエクセル操作の補講（1回分、課題あり）が第５回の事前に行われる。
・JASPの使い方は非常に容易であり、第7回前に各自JASPに含まれているデータライブラリー中のデータを利用して操作を試しておくことが要求される。
成績評価方法
・講義中に課す小レポート（5回）50％および演習課題（5回）50％に基づいて成績評価を行う。
教材（テキスト）
テキストは使わず、毎回レジュメまたは資料を配布する。
参考文献
・竹村彰通他『データサイエンス入門 第2版』学術図書出版社、2021年
・高木章光・鈴木英太『図解入門 最新 データサイエンスがよ～くわかる本』秀和システム、2019年
・清水優菜・山本光『研究に役立つ JASPによるデータ分析 - 頻度論的統計とベイズ統計を用いて』 コロナ社、2021
・清水優菜・山本光『研究に役立つ JASPによる多変量解析 – 因子分析から多変量モデリングまで』 コロナ社、2021
・藪友良『入門・実践する統計学』東洋経済新報社、2012
使用言語
日本語
抽選・選抜条件
実務経験のある教員による授業科目
備考
・対面型講義とオンデマンド型講義をまじえた講義形態となる
・データを扱う実習に用いるノートPC（エクセルインストール済み）を各自用意すること。
・情報リテラシーで扱われるエクセルの知識とスキルは講義の前提である
添付ファイル
更新日付
2022/03/08 17:27