シラバス参照

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講義名 ★【予】KGUデータサイエンス概論[A]
開講責任部署 全学部共通
講義開講時期 春学期 講義区分 予備登録
基準単位数 2
代表曜日 土曜日 代表時限 5時限
校地 オンデマンド
ナンバリング DTSC-1-JL-KGU
授業の方法 講義
アクティブタイプ  B

担当教員
氏名
◎ 中川 功一

科目のテーマ及び概要 本講義では、データサイエンスの導入科目として、データサイエンスとは何かということを学び、データサイエンスが様々な分野でどのような可能性を持ち、どのような技術開発に繋がっていくかについて講義し、データサイエンスの概論として、一通りの基礎的な学習を行う。
科目の到達目標 データ駆動型社会において日常の生活を題材に世の中に溢れるさまざまな情報・データからデータサイエンスとは何か、なぜデータが必要なのか、どのようなデータを活用できるかについてデータサイエンスに関する基礎的概念を理解し、データサイエンスを学ぶことの意義を理解する。また、分析目的に応じて、適切なデータ分析手法を学び、専門分野との学修に繋げられるような動機付けの学習とすることが目標である。データサイエンスにおける各分析を説明し、情報・データを利用する上での必要なセキュリティおよび情報倫理を身につける。
課題(試験・レポート等)のフィードバック方法 優秀回答は名前を伏せたうえでmanabaに掲示する。
授業計画
テーマまたは概要到達目標学習課題(予習)学習課題(復習)
第1回シラバスに基づき講義内容を説明する。
データは社会をどう変えるか(1) ビジネスパーソンは、データサイエンスがどこまで出来ていればいいの?
ビジネスの現場で必要となるデータサイエンスの実際的なレベルを理解し、自分たちが目指すべきゴール地点を把握する。みんなでデータ分析にチャレンジしてもらいたいので、みんなにアンケートに協力してもらいたいと思います。個人情報は完全に秘匿されますので、受講生の皆さんはこちらのアンケートにご協力ください。みんなの事を、みんな自身で分析してみよう!講義中に私が見せたような、データを用いて分析を発表しているウェブサイトや記事を見つけてください。グーグル画像検索などが便利かもしれません。そして、そのデータを用いながら、自分なりにそれを分析や、そこからの改善策(経営策・政策・背サービスの改良案)を立ててみてください。素材は、ゲームでも、アプリでも、漫画でもアニメでもドラマでもYouTuberでも、何でもOK!
第2回統計基礎!(1) エクセルで、データの「真ん中」を求めるエクセルで、平均値、中央値、最頻値を導出し、それをもとに思考を立てられるようになる。 特にありません。 「みんなのデータ」を自由に用いて、いくつかの質問の平均値、中央値、最頻値を示し、それに基づいて「どういうことがそこから言えるのか」を考えてみてください。たとえば、もしその結果をビジネスに応用するなら、どうすればよいかを考えてみてください。
第3回データは社会をどう変えるか(2) AIとは何かAIの簡単な歴史、技術構造、実用のされ方を知る。 特にありません。皆さんだったら、AIでどんなことをしてみたいですか?「AIで実現可能なこと」と、そのために必要となる前提条件をよく踏まえたうえで、新しいAI活用のアイデアを出してみてください。
第4回統計基礎!(2) データの「散らばり」を知る 棒グラフや円グラフを作成できるようになる。これらのグラフが、決して稚拙な手段ではなく、統計学の最重要手法だと理解する。 特に無し。「みんなのデータ」から自由に3つの質問を選び、棒グラフないしは円グラフを作図してください。そこから、何が読み解けるか、分析してください。たとえば、企業経営にこれを活用するとしたら、どういう策が出せるでしょうか。
第5回データは社会をどう変えるか(3) 第4次産業革命とは何か第4次産業革命という概念と、これから起こりうる社会変化について理解する 特に無し報道や、実際の製品・サービスなどをひとつ紹介し、あなたの身の回りで、これから第4次産業革命の中で、どういうことが起こりうるか、議論してみてください。
第6回統計基礎!(3) 2つの数字の間の「関係」を知る 散布図と相関という、2種類の「変数間の関係性」を理解し、それを経営策に応用できるようになる。 特に無し「みんなのデータ」から、興味深い2つの変数の関係を散布図で発見してください。そこから、どういうことが言えるのかを考えて下さい。
第7回データは社会をどう変えるか(4) AIの応用実例:クラファンの成功確率の可視化AIがどのような可能性を秘めているかを感覚的に理解する 特に無し「収益獲得(売上・顧客・出資などの獲得)に役立ちそうなAI」と「社会のコスト削減(費用削減や資源消費削減)に役立ちそうなAI」を、それぞれ考えてみてください。
第8回統計基礎(4) 回帰分析が驚くほど簡単に理解できる・自分でできるようになる講座 回帰分析を自分で実施できるようになる 特に無し「みんなのデータ」を用いて、自由に回帰分析を実施し、そこからどういうことが言えるかを考えてみてください。以前に、散布図を書いたものをもう1度使ってもOKです。
第9回データは社会をどう変えるか(5) AIを使ってみようウェブ上にあるAIサービスを使って、ものごとを考えたり、実行出来たりするようになる 特に無し講義で紹介した様々なAIサービスのうちから、自由に1つを使って分析してみた結果を提出してください。
第10回統計基礎!(5)「統計的に有意である」とは、どういうこと? 論文などでよく見かけることになり、また今日のデータサイエンス実務でも大切になる「統計的に有意」とは何かを理解する。自分自身でそれをエクセルで実施できるようになる。 特に無し「みんなのデータ」を自由に用いて、t検定を行い、2つのグループの間にある違いを証明してください。それを踏まえて、どういう改善策が有効かを議論してください。
第11回データは社会をどう変えるか(6) DXとデータサイエンスデータサイエンス・AI革命と同時進行で起こっている変化「アフター・デジタル」とは何かを理解し、相互にどういう関係になっているかを知る。 特に無し「これがアフターデジタルということだ」とあなたが思うものを一つ紹介したうえで、その背後にどういうデータの利活用があるか、考えてみてください。合っていなくても心配ありません(減点もありません)。あなたの利用しているデジタルサービスの背後に、データとその活用があるという想像ができることが、大切なことです。
第12回統計基礎!(6)実践:確率思考の戦略論ものごとの発生確率分析において有効となる、条件付き確率の考え方を身に着け、それを用いて策を立てられるようになる 特に無し 「みんなのデータ」の中から、割合・確率として分析可能な変数を選び出し、条件付き確率のモデルを作ってみてください。その上で、確率を改善するためには、どうしたらよいか、策(経営策・政策・サービスの改善案など)を考えてみてください。
第13回データは社会をどう変えるか (7) 第4次産業革命で必要とされる人材と組織これからのデータの時代に求められる人材像や、DXのために必要な組織・戦略を理解する 特に無しこれからの時代を想定したときに、もしデータに関与するような仕事をするとなったら、あなたはどういう人材になりたいですか。そのために、どんな技能を身に着ける必要があるか、考えてみてください。
第14回統計基礎!(7)標本の理論 アンケートを適正に実施できるようになる 特に無し 予算5万円で、「あなたが知りたいこと」についてインターネット調査会社を用いてアンケートをするとなった場合に、どういうアンケートの実施方法がよいか、アンケートの対象者と具体的な質問項目をデザインしてみてください。ただし、1人1問あたり10円とする。
成績評価方法・基準 (毎回の講義で提出を求めるレポート課題によって採点する。)講義は14回の実施となるため、各回7点満点となる。レポートの出来栄えによって3,5,7点の3段階で評価する。獲得点は毎回掲示する。レポートは遅れて提出してもよいが、若干の減点(-1点)がある。
関連科目 「KGUデータサイエンス演習」
授業方法の説明 無印:対面科目 ★:オンライン科目
予習時間数(時間) 2
復習時間数(時間) 2
教員の実務経験 3年間にわたり兼業で(2018-2020)、2年にわたり自社事業として(2021-2022)データアナリティクスや機械学習を用いたシステム開発を行っている。実績例としては、三井住友信託銀行「スタートアップアップサーベイ」、機械学習によるクラウドファンディング成功確率・獲得金額の推定システム、機械学習による養殖における最適給餌量の算出など。 
実務経験の授業への活かし方 データサイエンスは高度な機械学習や複雑な統計処理をするものと思われがちだが、その実、現場・現実をよく知ることと、それを初歩的な統計量(平均、散らばり、相関)としてきちんと把握することが要諦となる。仕事の大半は上記の統計量を出すところまでであり、ここが出来ていれば一般的なビジネス業務にあたるうえでは十分すぎる準備となるし、データサイエンティストとしての素地も整う。この点を踏まえ、本科目では徹底的に基礎固めをする。
ルーブリック https://univ.kanto-gakuin.ac.jp/education/center-for-research-and-development-of-higher-education.html#6
ナンバリング詳細・カリキュラムマップ(学位授与方針との関連) https://univ.kanto-gakuin.ac.jp/education/syllabus.html
教科書
書籍名 著者 出版年 ISBN番号 出版社名
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No.4
No.5
参考書
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著者

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