データサイエンスセンターData Science Center
PRI200LD（情報学基礎 / Principles of informatics 200）データサイエンス応用基礎CThe Basics of Applied Data Science C
髙田 美樹Miki TAKATA
授業コードなどClass code etc
| 学部・研究科Faculty/Graduate school | データサイエンスセンターData Science Center |
| 添付ファイル名Attached documents | |
| 年度Year | 2022 |
| 授業コードClass code | A9995 |
| 旧授業コードPrevious Class code | |
| 旧科目名Previous Class title | |
| 開講時期Term | 秋学期授業/Fall |
| 曜日・時限Day/Period | 集中・その他/intensive・other courses |
| 科目種別Class Type | |
| キャンパスCampus | |
| 教室名称Classroom name | 各学部・研究科等の時間割等で確認 |
| 配当年次Grade | |
| 単位数Credit(s) | 2 |
| 備考（履修条件等）Notes | |
| 他学部公開科目Open Program | |
| 他学部公開（履修条件等）Open Program (Notes) | |
| グローバル・オープン科目Global Open Program | |
| 成績優秀者の他学部科目履修制度対象Interdepartmental class taking system for Academic Achievers | |
| 成績優秀者の他学部科目履修（履修条件等）Interdepartmental class taking system for Academic Achievers (Notes) | |
| 実務経験のある教員による授業科目Class taught by instructors with practical experience |
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Outline (in English)
Can learn about mathematics, data science, and AI (literacy level) Complementary and developmental. And can acquire the ability to extract meaning from data, to feed it back to the field, and to solve problems by utilizing AI by practical training. So will acquire a broad perspective for your own fields to apply mathematics, data science, and AI.
（Learning Objectives）
The goals of this course are to understand programming concepts and methods of data analysis through programming.
（Learning activities outside of classroom）
The standard preparatory study and review time for this class is 2 hour each. Work on quizzes, etc, that are imposed online.
（Grading Criteria /Policies）
Evaluation is based on the total score of each check test(85%),in-class comprehensive test(final test) and submission of each questionnaire(15%). Please note that each check test has a deadline.
授業で使用する言語Default language used in class
日本語 / Japanese
授業の概要と目的（何を学ぶか）Outline and objectives
数理・データサイエンス・AI（リテラシーレベル）を補完的・発展的に学び、データから意味を抽出し、現場にフィードバックする能力、AIを活用し課題解決につなげる基礎能力を習得するための実習を行う。そして、自らの専門分野に数理・データサイエンス・AIを応用するための大局的な視点を獲得する。本科目は、実習形態で開講するが、具体的には、数理・データサイエンス・AIの活用における一連のプロセスである「課題の発見と定式化」・「データの取り扱い」・「モデル化」・「結果の可視化」・「検証、活用」を実習を通じて学ぶことを目的にしている。
到達目標Goal
データサイエンスおよびデータエンジニアリングの基本的な概念を実践することで、データから意味を抽出し、現場にフィードバックするための方法を理解する。
ExcelVBAマクロプログラミングを実習し、プログラミングの考え方とプログラミングによるデータ解析の手法を理解する。
授業で使用する言語Default language used in class
日本語 / Japanese
授業の進め方と方法Method(s)（学期の途中で変更になる場合には、別途提示します。 /If the Method(s) is changed, we will announce the details of any changes. ）
オンデマンド方式により配信された講義資料と動画で学習し、動画に沿って実習を行う。
アクティブラーニング（グループディスカッション、ディベート等）の実施Active learning in class (Group discussion, Debate.etc.)
なし / No
フィールドワーク（学外での実習等）の実施Fieldwork in class
なし / No
授業計画Schedule
授業形態/methods of teaching：オンライン/online
※各回の授業形態は予定です。教員の指示に従ってください。
第1回[オンライン/online]：ガイダンス
•プログラミングの考え方と、とりまく環境を理解する。
•Excelの使い方をおさらいする。
•自動マクロ記録を利用してサブルーチンの呼び出しを実習する。
第2回[オンライン/online]：オブジェクト・プロパティ・メソッド
•セルに数値を代入する方法を実習する。
•セルにExcelの式や関数を設定する方法を実習する。
第3回[オンライン/online]：行ごとの処理
•文字の色や背景色の設定を実習する。
•レコード内のデータ処理を実習する。
第4回[オンライン/online]：繰り返し
•繰り返し処理の記述を実習する。
•大量のデータのレコード内の処理を実習する。
第5回[オンライン/online]：条件分岐
•二者択一の構文を実習する。
•大量のデータの各レコードにおける選択的な処理を実習する。
第6回[オンライン/online]：多分岐
•多分岐の構文を実習する。
•大量のデータの各レコードにおける多肢選択処理を実習する。
第7回[オンライン/online]：合計の算出
•全レコードの合計値を求める方法を実習する。
•大量の実データについて合計を求める。
第8回[オンライン/online]：変数と型
•変数を導入し、型の概念を理解する。
•変数を利用した実習を行う。
•変数を利用して大量の実データの処理を行う。
第9回[オンライン/online]：最大値の求め方
•最大値を求めるアルゴリズムを理解し、最大値を求める実習を行う。
•最大値の位置を求める実習を行う。
•大量の実データについて最大値を求める。
第10回[オンライン/online]：データのクレンジング
•空欄を埋める、形式を変更するなど、データ解析を行うために必要な処理を実習する。
•大量の実データについて、クレンジングを行う。
第11回[オンライン/online]：配列的な処理
•インデックスを利用したデータの検索を実習する。
•大量の実データについて、インデックスを利用した処理を行う。
第12回[オンライン/online]：配列
•配列を利用したクロス集計を実習する。
•大量の実データについて、クロス集計を行う。
第13回[オンライン/online]：データベース
• SQLの実習を行う。
第14回[オンライン/online]：演習
期末テスト
授業時間外の学習（準備学習・復習・宿題等）Work to be done outside of class (preparation, etc.)
本授業の準備学習・復習時間は各２時間を標準とする。
テキスト（教科書）Textbooks
講義資料として毎回授業支援システムより配布する。
参考書References
・ExcelVBA本格入門 大村あつし 技術評論社
成績評価の方法と基準Grading criteria
各回の章末テスト（85%）、授業内総合テストと毎回のアンケートの提出の合計点（15%）で評価を行う。
学生の意見等からの気づきChanges following student comments
はじめての科目のため、なし
学生が準備すべき機器他Equipment student needs to prepare
インターネットに接続できる端末。オンデマンドの動画を視聴、ブラウザから小テストに回答、授業支援システムにアクセスする必要がある。
Excelが動作するパソコン（Windows・Mac）
オフィスアワー
質問箱にて受け付ける