山口大学教務システム - 2112000029-データサイエンス特論

開講年度	開講学部等
2025	大学院人間社会科学研究科（修士課程）
開講学期	曜日時限	授業形態	AL（アクティブ・ラーニング）ポイント
後期前半	木9～10		10.0
時間割番号	科目名[英文名]			使用言語	単位数
2112000029	データサイエンス特論[Special Lecture on Data Science]			日本語	1
担当教員（責任）[ローマ字表記]					メディア授業
葛崎偉[KATSU Kii]					ー
担当教員[ローマ字表記]
葛崎偉　[KATSU Kii], 野村厚志　[NOMURA Atsushi], 中田充　[NAKATA Mitsuru], 北本卓也　[KITAMOTO Takuya]
特定科目区分		対象学生		対象年次
ディプロマ・ポリシーに関わる項目			カリキュラムマップ(授業科目とDPとの対応関係はこちらから閲覧できます)

授業の目的と概要

多様なデータが大量に溢れる今日の社会において，データサイエンスの利活用は益々重要視されるようになっている．データサイエンスは，多種多様なデータを集め，処理・分析することで，社会の諸課題を解決するための手法であり，現代社会において幅広く活用されている．本講義はデータサイエンスの応用力を養うことを目的とする．本講義では，社会の様々な分野におけるデータサイエンスの役割を踏まえつつ，データ分析に必要な知識，機械学習を含むデータサイエンスの手法およびその応用事例等について論じる．

授業の到達目標


・データサイエンスの社会的な役割を理解し、その活用について概説できる(DP3)。・データの蓄積及び分析について基本的な手法を理解し、その方法や結果を適切に説明できる(DP1)。・社会活動におけるデータ分析の結果を、社会における課題解決へ応用ができる(DP2)。

授業計画

【全体】

本授業の目標を実現するために，(1)データサイエンスの役割とデータ分析の基礎，(2)データ分析に用いる基本的な手法，(3)コンピュータを用いたデータ分析，および，(4)データサイエンスの応用について，週単位の計画に従って講義していく．

	項目	内容	授業時間外学習	備考

第1回	データとデータサイエンス	・データの取得と管理・データサイエンスの定義・データサイエンスの社会的役割	予習（120分）・復習（120分）

第2回

データ分析－１

・データの様々な表現法
・データ間の相関関係

予習（120分）・復習（120分）

第3回

データ分析－２

・データの基本的な処理法
・データ処理における留意点

予習（120分）・復習（120分）

第4回

データサイエンスの手法－１

・データの分類法
・データサイエンス技術
・オープンデータ

予習（120分）・復習（120分）

第5回

データサイエンスの手法－２

・表計算ソフトを用いたデータ分析
・BIツールを用いたデータ分析

予習（120分）・復習（120分）

第6回

実践的なデータ分析と応用－１

・統計解析ソフトによるデータ分析

予習（120分）・復習（120分）

第7回

実践的なデータ分析と応用－２

・Pythonプログラミングによるデータ分析

予習（120分）・復習（120分）

第8回

実践的なデータ分析と応用－３

・機械学習の概要説明

予習（120分）・復習（120分）

※AL（アクティブ・ラーニング）欄に関する注
・授業全体で、AL（アクティブ・ラーニング）が占める時間の割合を、それぞれの項目ごとに示しています。
・A〜Dのアルファベットは、以下の学修形態を指しています。
【A：グループワーク】、【B：ディスカッション・ディベート】、【C：フィールドワーク（実験・実習、演習を含む）】、【D：プレゼンテーション】

A: --%　B: 50%　C: --%　D: 50%

成績評価法

レポート　100％

教科書にかかわる情報

備考

授業時に必要な資料を配布する．

参考書にかかわる情報

備考

メッセージ

キーワード

持続可能な開発目標（SDGs）

(教育)すべての人に包摂的かつ公正な質の高い教育を確保し、生涯学習の機会を促進する。

(インフラ、産業化、イノベーション)強靱（レジリエント）なインフラ構築、包摂的かつ持続可能な産業化の促進及びイノベーションの推進を図る。

メディア授業