通信教育部（スクーリング）School of Correspondence Education (Schooling)
PRI100TG（情報学基礎 / Principles of informatics 100）データサイエンス入門A(前期メディア)Introduction to Data Science A
児玉 靖司、髙田 美樹、高松 邦彦
授業コードなどClass code etc
| 学部・研究科Faculty/Graduate school | 通信教育部（スクーリング）School of Correspondence Education (Schooling) |
| 添付ファイル名Attached documents | |
| 年度Year | 2023 |
| 授業コードClass code | 57001 |
| 旧授業コードPrevious Class code | |
| 旧科目名Previous Class title | |
| 担当教員（自由記述）Instructor name | 児玉 靖司、髙田 美樹、高松 邦彦 |
| 科目種別Class Type | スクーリング |
| 教室名称Classroom name | |
| 配当年次Grade | |
| 単位数Credit(s) | 2 |
| 備考（履修条件等）Notes | |
| 実務経験のある教員による授業科目Class taught by instructors with practical experience | |
| カテゴリーCategory | 前期メディア |
| 期間Period | 前期 |
| 定員Capacity | － |
| 予備登録の有無Presence or Absence of Preliminary Registration | |
| 受講可能な学科・学年Eligible Courses / Grade | 『法政通信』受講申込み等関連頁を参照 |
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Outline (in English)
The development of information and communication technology has made it easy to collect large volumes and diverse data. This course aims to understand the importance and value of these data and how they are useful in elucidating various phenomena and decision-making in modern society, and to examine the impact of big data on society.
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
情報通信技術の発展により、大量で多様なデータの収集が簡単にできるようになった。これらのデータが現代社会における様々な現象の解明や意思決定にどのように役立っているのか、その重要性と価値を理解し、ビッグデータが社会にもたらす影響を考察する。
到達目標Goal
現代社会におけるデータサイエンスの役割と、データ収集・活用の一般的な方法を理解する。データサイエンスがもたらす利点だけでなく、リスクを認識し、データを守るための倫理・モラルを身につける。
この授業を履修することで学部等のディプロマポリシーに示されたどの能力を習得することができるか（該当授業科目と学位授与方針に明示された学習成果との関連）Which item of the diploma policy will be obtained by taking this class?
ディプロマポリシーのうち、「法律学科：DP5」「日本文学科：DP1,DP2」「史学科：DP1,DP3」「地理学科：DP1,DP2,DP3」「経済学科：DP3,DP4」「商業学科：情報・統計学」に関連
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. ）
オンデマンドシステムにより配信された講義資料と動画で学習し、毎回の小テストによって知識を定着させた上で、章末問題に取り組む。
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]：ガイダンスと導入
本講義の目標と各回の概要を提示する。
第2回[オンライン/online]：情報とは・ビッグデータとは
データを種類に分け、それぞれの特徴と実例を紹介する。
第3回[オンライン/online]：社会で起きている変化・社会におけるデータの活用
社会の中で、すでにデータが活用されている事例、研究中でこれからの活用が期待される事例を紹介する。
第4回[オンライン/online]：オープンデータの利用
収集したデータを社会に還元するためのオープン化が進められている。どこにどのようなデータがあり、どのように利用できるのかを紹介する。
第5回[オンライン/online]：データ解析のための技術
取得したデータを活用するための解析技術について、収集・蓄積・分析の３つのフェーズに分けて紹介する。
第6回[オンライン/online]：データの可視化
データ解析の結果や、データの特徴を人間が理解するための可視化の方法を紹介する。
第7回[オンライン/online]：データサイエンスのサイクル PPDAC
データを活用した問題解決の５つの手順を紹介する。
第8回[オンライン/online]：統計的品質管理
生産現場などにおける「もの」の品質管理について統計的に分析する方法を紹介する。
第9回[オンライン/online]：画像データの活用
画像データは、今後その利用がますます重要視されてくる。画像データの扱い方と活用事例を紹介する。
第10回[オンライン/online]：データ倫理
データを扱う上での倫理について紹介する。データと情報の違いについても紹介する。
第11回[オンライン/online]：個人情報の保護
個人情報保護の目的と、個人情報の適切な取り扱いについて解説する
第12回[オンライン/online]：データを守る情報セキュリティ１
データの重要度が増している昨今、情報セキュリティーもまた重要である。どのようなリスクに対し、どのような対策が必要なのかを解説する。
第13回[オンライン/online]：データを守る情報セキュリティ２
情報を守る技術的な仕組みを解説し、一人ひとりが気をつけるべき点について注意喚起を行う。
第14回[オンライン/online]：まとめ
授業内総合テスト
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。オンラインで課される小テスト等に取り組むこと。
テキスト（教科書）Textbooks
オンデマンドシステムより講義資料と動画を配信する。
参考書References
【参考書 / References】
・大学生のためのデータサイエンスⅠ オフィシャルスタディーノート 滋賀大学データサイエンス学部編
・社会人のためのデータサイエンス入門 オフィシャルスタディーノート 総務省統計局
成績評価の方法と基準Grading criteria
各回のチェックテスト（70%）、授業内総合テスト（最終テスト）と毎回のアンケートの提出（30%）の合計点で評価を行う。
学生の意見等からの気づきChanges following student comments
「問題が抽象的でわかりにくい」という指摘がありましたので、改善いたします
学生が準備すべき機器他Equipment student needs to prepare
オンデマンドのため、動画を視聴し、オンデマンドシステムにアクセスすることのできる端末。