講　義　概　要

これからの社会では実務のさまざまな場面でデータを適切に扱い、分析するデータサイエンスのスキルが重視される。データサイエンスのスキルはどの分野でも重要視されている「情報を扱う力」であり、すべての学生が学ぶべき対象となっている。
ビジネスの現場では顧客情報の分析によって商品開発やサービスの提案などが行われ、さらに、意思決定プロセスなどでもデータサイエンスが大きな力を発揮する。また、個人のレベルでもこれからの進路を決めたり、日常の行動で判断にも役立つものとなる。
本科目では理系・文系に関わらず大学生から社会人において役立つデータ収集と分析スキルを基礎から学べる状況を作り、さらにAIを含む実践的な応用についても多方面の事例を通じてわかりやすく学ぶ。

到　達　目　標

この講義の到達目標は以下の通りである。
（１）現代社会でのデータサイエンスの重要性と限界を説明できる
（２）データサイエンスのために必要なEXCEL等汎用ソフトの基礎的な操作法を身に付けている
（３）インターンシップや卒業研究レベルのデータ分析の手順が設計できる

授　業　計　画

評　価　方　法

授業での課題70％、事前事後の学修進展度（アンケート）15％、学修ノート15％、以上を総合して60％以上を合格とする。なお、無断欠席が20％以上の場合は成績評価の対象外とするので注意すること。

授業の方法

対面

本科目ではすべての学部学生が興味を持てるように、心理学、経済学、工学、教育学などの多方面の教員によるオムニバス形式で講義、演習を行う。実際にPCを操作してデータ収集、データ分析を行うため、毎回の出席が必要である。

備　　　考

事前・事後学習の総時間数はおよそ60時間程度とする。