科目ナンバー

UW-AI6-A01L

履修条件・関連科目等

授業で使用する言語

日本語

授業で使用する言語（その他の言語）

授業の概要

データサイエンスの実務およびキャリアイメージを身に着けるため、社会で実際にデータサイエン
スを活用している様々な領域のプロフェッショナルを招聘し、ディスカッション形式でその本質を
学ぶ。

科目目的

様々な領域で活躍するデータサイエンスのプロフェッショナルからその活用とキャリア形成のイメ
ージを学ぶこと

到達目標

様々な領域で活躍するデータサイエンスのプロフェッショナルからその活用とキャリア形成に関して具体的なイメージを受講者が持つこと

授業計画と内容

第1回目で概論および授業全体フレームワークについて共有を行った後、2回目以降は順不同(外部講師を招聘するため現在日程調整中)で下記のテーマに関するデータサイエンス活用のプロフェッショナルを招聘し、最終回でそれらのラップアップとしてまとめの回を設ける。

・ウェブサービスにおけるデータサイエンス活用
・流通小売業におけるデータサイエンス活用
・インフラエネルギー産業におけるデータサイエンス活用
・情報通信業におけるデータサイエンス活用
・ヘルスケアテック企業におけるデータサイエンス活用
・製造業におけるデータサイエンス活用
・建設業におけるデータサイエンス活用
・デザインファームにおけるデータサイエンス活用
・プロフェッショナルサービスとしてのデータサイエンティスト
・政府における統計データの収集と利活用
・マーケティングリサーチにおけるデータのとり方と役割
・AIプロダクトを開発するとはどういうことか

授業時間外の学修の内容

授業終了後の課題提出

授業時間外の学修の内容（その他の内容等）

特に事前の準備を前提としないが毎回その場で得られた学びについてゲストスピーカーへのフィードバックを提出すること

授業時間外の学修に必要な時間数／週

・毎週１回の授業が半期（前期または後期）または通年で完結するもの。１週間あたり４時間の学修を基本とします。
・毎週２回の授業が半期（前期または後期）で完結するもの。１週間あたり８時間の学修を基本とします。

成績評価の方法・基準

成績評価の方法・基準（備考）

課題や試験のフィードバック方法

授業時間内で講評・解説の時間を設ける

課題や試験のフィードバック方法（その他の内容等）

アクティブ・ラーニングの実施内容

実施しない

アクティブ・ラーニングの実施内容（その他の内容等）

授業におけるICTの活用方法

実施しない

授業におけるICTの活用方法（その他の内容等）

実務経験のある教員による授業

はい

【実務経験有の場合】実務経験の内容

https://ja.wikipedia.org/wiki/%E8%A5%BF%E5%86%85%E5%95%93

【実務経験有の場合】実務経験に関連する授業内容

官民それぞれで様々なデータサイエンスの利活用経験を行ってきた担当教員がこれまでのネットワークをフルで活かして各分野の第一人者を招聘する

テキスト・参考文献等

西内啓著 統計学が最強の学問である［ビジネス編］ ダイヤモンド社

その他特記事項

参考URL