シラバス情報
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教員名 ： 新行内 康慈
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科目名
データサイエンス入門
担当教員名
新行内 康慈
ナンバリング
SAi2007
学科
2021年度 大学 社情デザイン学部 社情デザイン学科 3年
学年
3年
開講期
2023年度前期
授業形態
講義
単位数
2.00単位
実務経験の有無
無
実務経験および科目との関連性
無
ねらい
①科目の性格
本科目は、社会情報デザイン学科の専⾨科⽬「情報領域」に属する選択科⽬である。データに基づいた課題解決について学修する。本科目の履修にあたっては、「社会調査法A（量的調査）」「社会データ活用演習」「社会調査データ活用演習」の単位を修得していることが望ましい。
②科目の概要
重回帰分析等の主要な多変量解析手法について身近な問題を例に実践的に学び、データに基づいた課題解決能力を身に付ける。
③授業の方法（ALを含む）
本科目は講義による解説を中心にすすめるが、解析手法の実践スキル習得のためのExcelや統計解析ソフトウェアを用いた演習や理解度を確認するための振り返り課題も実施する。
ミニテスト／実技、実験
④到達目標
1. データサイエンスの基礎知識を習得し説明できる
2. 課題に応じて適切な解析手法を適用できる 3. 解析結果を正しく解釈できる ⑤ディプロマ・ポリシーとの関係（右の資質・能力を育成することを目的とする）
SA①-2 情報活用技術の修得
第１回
事前学習
シラバスを熟読し、科⽬の性格、概要等を確認しておく。
授業資料をダウンロードし、講義内容の概要を理解しておくとともに、疑問点等授業で確認が必要な事項を整理しておく。 90分
授業内容
ガイダンス
事後学習・次回事前学習
[事後学習]
今回の内容を振り返りポイントを整理するとともに、理解が⼗分でなかった内容や疑問点は授業資料の⾒直しや教員への質問等で確認する。 [次回事前学習] 次回授業資料をダウンロードし、講義内容の概要を理解しておくとともに、疑問点等授業で確認が必要な事項を整理しておく。 180分
第２回
授業内容
データサイエンスの概要
事後学習・次回事前学習
[事後学習]
今回の内容を振り返りポイントを整理するとともに、理解が⼗分でなかった内容や疑問点は授業資料の⾒直しや教員への質問等で確認する。 [次回事前学習] 次回授業資料をダウンロードし、講義内容の概要を理解しておくとともに、疑問点等授業で確認が必要な事項を整理しておく。 180分
第３回
授業内容
身の回りのデータ活用事例
事後学習・次回事前学習
[事後学習]
今回の内容を振り返りポイントを整理するとともに、理解が⼗分でなかった内容や疑問点は授業資料の⾒直しや教員への質問等で確認する。 [次回事前学習] 次回授業資料をダウンロードし、講義内容の概要を理解しておくとともに、疑問点等授業で確認が必要な事項を整理しておく。 180分
第４回
授業内容
データリテラシー
事後学習・次回事前学習
[事後学習]
今回の内容を振り返りポイントを整理するとともに、理解が⼗分でなかった内容や疑問点は授業資料の⾒直しや教員への質問等で確認する。 [次回事前学習] 次回授業資料をダウンロードし、講義内容の概要を理解しておくとともに、疑問点等授業で確認が必要な事項を整理しておく。 180分
第５回
授業内容
いろいろなデータ解析手法
事後学習・次回事前学習
[事後学習]
今回の内容を振り返りポイントを整理するとともに、理解が⼗分でなかった内容や疑問点は授業資料の⾒直しや教員への質問等で確認する。 [次回事前学習] 次回授業資料をダウンロードし、講義内容の概要を理解しておくとともに、疑問点等授業で確認が必要な事項を整理しておく。 180分
第６回
授業内容
関係を調べる(1) 散布図・関数のあてはめ
事後学習・次回事前学習
[事後学習]
今回の内容を振り返りポイントを整理するとともに、理解が⼗分でなかった内容や疑問点は授業資料の⾒直しや教員への質問等で確認する。 [次回事前学習] 次回授業資料をダウンロードし、講義内容の概要を理解しておくとともに、疑問点等授業で確認が必要な事項を整理しておく。 180分
第７回
授業内容
関係を調べる(2) 重回帰分析
事後学習・次回事前学習
[事後学習]
今回の内容を振り返りポイントを整理するとともに、理解が⼗分でなかった内容や疑問点は授業資料の⾒直しや教員への質問等で確認する。 [次回事前学習] 次回授業資料をダウンロードし、講義内容の概要を理解しておくとともに、疑問点等授業で確認が必要な事項を整理しておく。 180分
第８回
授業内容
関係を調べる(3) 演習【実技、実験】【ミニテスト】
事後学習・次回事前学習
[事後学習]
今回の内容を振り返りポイントを整理するとともに、理解が⼗分でなかった内容や疑問点は授業資料の⾒直しや教員への質問等で確認する。 [次回事前学習] 次回授業資料をダウンロードし、講義内容の概要を理解しておくとともに、疑問点等授業で確認が必要な事項を整理しておく。 180分
第９回
授業内容
推移を調べる(1) 時系列分析
事後学習・次回事前学習
[事後学習]
今回の内容を振り返りポイントを整理するとともに、理解が⼗分でなかった内容や疑問点は授業資料の⾒直しや教員への質問等で確認する。 [次回事前学習] 次回授業資料をダウンロードし、講義内容の概要を理解しておくとともに、疑問点等授業で確認が必要な事項を整理しておく。 180分
第１０回
授業内容
推移を調べる(2) 演習【実技、実験】【ミニテスト】
事後学習・次回事前学習
[事後学習]
今回の内容を振り返りポイントを整理するとともに、理解が⼗分でなかった内容や疑問点は授業資料の⾒直しや教員への質問等で確認する。 [次回事前学習] 次回授業資料をダウンロードし、講義内容の概要を理解しておくとともに、疑問点等授業で確認が必要な事項を整理しておく。 180分
第１１回
授業内容
特徴を調べる(1) 主成分分析
事後学習・次回事前学習
[事後学習]
今回の内容を振り返りポイントを整理するとともに、理解が⼗分でなかった内容や疑問点は授業資料の⾒直しや教員への質問等で確認する。 [次回事前学習] 次回授業資料をダウンロードし、講義内容の概要を理解しておくとともに、疑問点等授業で確認が必要な事項を整理しておく。 180分
第１２回
授業内容
特徴を調べる(2) 演習【実技、実験】【ミニテスト】
事後学習・次回事前学習
[事後学習]
今回の内容を振り返りポイントを整理するとともに、理解が⼗分でなかった内容や疑問点は授業資料の⾒直しや教員への質問等で確認する。 [次回事前学習] 次回授業資料をダウンロードし、講義内容の概要を理解しておくとともに、疑問点等授業で確認が必要な事項を整理しておく。 180分
第１３回
授業内容
類似性を調べる(1) クラスター分析
事後学習・次回事前学習
[事後学習]
今回の内容を振り返りポイントを整理するとともに、理解が⼗分でなかった内容や疑問点は授業資料の⾒直しや教員への質問等で確認する。 [次回事前学習] 次回授業資料をダウンロードし、講義内容の概要を理解しておくとともに、疑問点等授業で確認が必要な事項を整理しておく。 180分
第１４回
授業内容
類似性を調べる(2) 演習【実技、実験】【ミニテスト】
事後学習・次回事前学習
[事後学習]
今回の内容を振り返りポイントを整理するとともに、理解が⼗分でなかった内容や疑問点は授業資料の⾒直しや教員への質問等で確認する。 [次回事前学習] 次回授業資料をダウンロードし、講義内容の概要を理解しておくとともに、疑問点等授業で確認が必要な事項を整理しておく。 180分
第１５回
授業内容
まとめ
事後学習
本講の学習内容全体を振り返り、理解を深める。
90分
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演習・振り返り課題の解説は授業内または説明動画により行う。
評価方法および評価の基準
演習（20%）×4回、振り返り課題（20%）で評価し、60点以上を合格とする。
到達目標1. 振り返り課題（20%/20%） 到達目標2. 演習（10%/20%）×4回 到達目標3. 演習（10%/20%）×4回 教科書
書名
著者
出版社
ISBN
備考
テキストは使用せず、必要に応じて資料を配布する。
推薦書・参考文献
「らくらく図解 統計分析教室」、菅民郎、 オーム社（ISBN：978-4-274-06657-6）
「学生のためのデータリテラシー」、富士通エフ・オー・エム株式会社、FOM出版（ISBN：978-4-86510-446-2） 履修上の助言、教員からのメッセージ
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