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 代表時限
校地 オンデマンド
授業の方法 講義
アクティブタイプ  B

担当教員
氏名
◎ 樋口 広喜

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。
また、データを使用するうえで重要になる情報セキュリティについても学びます。
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!授業内容を振り返り、理解が不十分だった箇所、エクセルでの活用が不十分だった項目に関して復習する。
第2回統計基礎!(1) エクセルで、データの「真ん中」を求める平均という概念をしっかりと理解する。普段「平均」という言葉をどんな時に使っているか思い出す。授業内容を振り返り、理解が不十分だった箇所、エクセルでの活用が不十分だった項目に関して復習する。
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。スマホの顔認証や自動翻訳など、身近なAIを一つ探してみる。授業内容を振り返り、理解が不十分だった箇所、エクセルでの活用が不十分だった項目に関して復習する。
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。クラスメイトの身長はみんな同じか?という「バラつき」を意識する。授業内容を振り返り、理解が不十分だった箇所、エクセルでの活用が不十分だった項目に関して復習する。
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歴史上の「産業革命」について、覚えていることを書き出す。授業内容を振り返り、理解が不十分だった箇所、エクセルでの活用が不十分だった項目に関して復習する。
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。「気温が上がると売れるもの」を自分なりに一つ予想してみる。授業内容を振り返り、理解が不十分だった箇所、エクセルでの活用が不十分だった項目に関して復習する。
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AIの活用事例を調査する授業内容を振り返り、理解が不十分だった箇所、エクセルでの活用が不十分だった項目に関して復習する。
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算数・数学で習った「グラフ」の書き方をざっと思い出す。授業内容を振り返り、理解が不十分だった箇所、エクセルでの活用が不十分だった項目に関して復習する。
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
また、データやAIを使う上でどのようなことに注意するべきかについて学びます。
自分の仕事や趣味で「AIにやらせたいこと」を考えておく。授業内容を振り返り、理解が不十分だった箇所、エクセルでの活用が不十分だった項目に関して復習する。
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。ニュースや論文で「有意」という言葉が出てくるか意識してみる。授業内容を振り返り、理解が不十分だった箇所、エクセルでの活用が不十分だった項目に関して復習する。
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。自分の周りで「紙からデジタル」に変わったものを探してみる。授業内容を振り返り、理解が不十分だった箇所、エクセルでの活用が不十分だった項目に関して復習する。
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明日の降水確率を見て、傘を持っていくか判断基準を考える。授業内容を振り返り、理解が不十分だった箇所、エクセルでの活用が不十分だった項目に関して復習する。
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・戦略を理解するこれからの時代に「必要とされる人」はどんな人か想像する。授業内容を振り返り、理解が不十分だった箇所、エクセルでの活用が不十分だった項目に関して復習する。
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全員に聞かなくても全体の傾向がわかるのはなぜか考えてみる。授業内容を振り返り、理解が不十分だった箇所、エクセルでの活用が不十分だった項目に関して復習する。
ナンバリングコード K-G-1-JL
成績評価方法・基準 ・平常点(小テスト、リアクションペーパー・レポートなど)(80%)
・最終課題(20%)

なお、受講態度がふさわしくない場合、減点処置を取る。

なお、「レポート」については①番に基づき評価を行う。
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
実務経験 システム開発業務に従事し、その後、データアナリティクスや機械学習を活用した調査・分析業務を中心に活動している。主な実績としては、スタートアップ企業に関する調査データの分析による成功要因の特定、SNS利用実態に関する若者向け調査の統計分析、副業支援を目的とした就労評価シートの開発など。また、業務アプリケーションの設計・開発を行った経験もあり、幅広い分野でのシステム構築とデータ活用に携わっている
実務経験の授業への活かし方 システム開発やデータ分析の実務経験を活かし、データサイエンスを単なる理論ではなく、実社会での活用を意識した学びへとつなげることを重視する。本講義では、高度な機械学習技術の習得を目的とするのではなく、データを適切に理解し、基本的な統計手法(平均、散らばり、相関など)を活用して分析する力を身につけることを目指す。本講義を通じて、受講生がデータの基本的な扱い方を身につけるとともに、データをどのように活用すれば課題の解決につながるのかを考える力を育むことを目指す。データサイエンスの基礎をしっかりと固めることで、今後の学びや将来のキャリアにおいて、データを活用する素地を身につけることができるようになる。
ルーブリック https://univ.kanto-gakuin.ac.jp/education/center-for-research-and-development-of-higher-education.html#10
カリキュラムマップ 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
No.1
[改訂新版]AIデータサイエンスリテラシー入門 (基礎学習)
吉岡 剛志ほか
2024
978-4297144098
技術評論社
2
No.2
No.3
No.4
No.5
参考書
書籍名

著者

出版年

ISBN番号

出版社名



No.1
No.2
No.3
No.4
No.5
学位授与方針(DP)との対応
◎:当てはまる、○:一部当てはまる
対応
<知識・技能【知る】>
社会のさまざまな事象やその背景を体系的に理解するとともに、社会課題を取り巻く人々と対話し相互理解を図るための幅広い教養および各学問領域固有の知識と技能を身につけている。
<寛容さ・判断力【みる】>
社会課題を取り巻く人々の社会的・文化的背景を理解したうえで、自己を複雑な社会、多様な文化に位置づけて客体化し、倫理観と公平・公正の精神をもって事象を判断する力を身につけている。
<思考力・表現力【考える】>
社会課題の解決に向けて、自ら立てた問いを解決するための道筋を立て、他者の意見を尊重したうえで、自らの意見を明確に表現する力を身につけている
<主体性・協働性【働きかける】>
社会・地域・組織の一員として、社会課題に誠実に向き合い、多様な背景をもった他者を尊重し協働しながら、課題の解決に向けて、主体的に働きかける意欲と態度を有する。