科目ナンバー

SE-AI1-7C01

履修条件・関連科目等

　前期「データサイエンス概論」「確率論」「情報処理」の単位を修得し、後期「統計学」を履修していること。少人数のグループで演習で行うため、履修希望者が多い場合は1年生を優先し、かつ、履修者選定時期までに採点された「データサイエンス概論」の得点をもとに履修者を決める。4月中に本科目についてのガイダンスを行い、履修希望者は履修申請期間中に他の科目と同様に各自履修申請を行う。その後6月下旬をめどに履修者を決定する。履修者の上限は36名である。

　履修希望者は前期の履修登録期間に申告を行うこと。履修登録が確認されない場合は、履修希望とみなさない。また、履修者決定において選に漏れた場合は後期の履修変更期間に履修を取り下げること（そうしないと、0点で採点せざるを得なくなり、GPA低下の一因になるので注意せよ。）

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

　ビジネスデータサイエンス学科のPBL（Problem Based Learning）の最初の科目として，「データサイエンス」「データエンジニアリング」「ビジネス」の3つの分野における演習を行う。2年生以降で本格的に学習する本学科の専門科目に対する動機付けも行う．

科目目的

この演習では、少人数のグループに分かれ、「データサイエンス」「データエンジニアリング」「ビジネス」に関する基礎的な演習や課題に取り組むことで、ビジネス領域のデータサイエンスがどのように役立つのか、学問と実務の両面から理解する。データを分析する事実や分析結果から得られる知見や推論をどのように行うかについて、論理的で実践的な思考方法を身につけるとともに、自分の考えを文章にしたり、発表したりする力を養うことが目的である．

到達目標

　データサイエンスの役割に対する認識を深め、ビジネスデータサイエンスを学んでいく上で必要な見方・態度・思考方法を身につける。

授業計画と内容

　第1回（最初の回）と第14回（最終回）は共通であるが、それ以外の12週については、3グループが3つの分野を4週ずつ順番に受講する。グループ分けについては第1回に周知する。以下は「データサイエンス」「データエンジニアリング」「ビジネス」分野の順で受講した場合を示したものである。

第1回　全体ガイダンス：電算機室の使い方，演習の進め方と狙い（加藤・後藤・生田目）
第2回（第6, 10回）　データサイエンス1：データの取り込みと正規化（後藤）
第3回（第7, 11回）　データサイエンス2：ヒストグラムと分布の比較（後藤）
第4回（第8, 12回）　データサイエンス3：逆関数法による乱数生成（後藤）
第5回（第9, 13回）　データサイエンス4：正規分布と中心極限定理（後藤）
第6回（第10, 1回）　データエンジニアリング1：心理実験での感性的な現象の計測・データ化（加藤）
第7回（第11, 2回）　データエンジニアリング2：取得したデータの分析（加藤）
第8回（第12, 3回）　データエンジニアリング3：仮説の検討とデータの再収集（加藤）
第9回（第13, 4回）　データエンジニアリング4：感性的な現象のモデル化と精度の評価（加藤）
第10回（第1, 5回）　ビジネス1：アイデア発想のための市場の評価（生田目）
第11回（第2, 6回）　ビジネス2：アイデア発想（生田目）
第12回（第3, 7回）　ビジネス3：アンケート調査（生田目）
第13回（第4, 8回）　ビジネス4：アンケートの分析と報告（生田目）
第14回　全体のまとめ：ビジネスデータサイエンスの習得に向けて（加藤・後藤・生田目）

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）

調査・分析や具体的な課題に対する取り組みを授業外で行う。演習成果の報告などへの準備を行う．

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）

3つのユニットの担当教員の採点結果を総合して採点する．

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／授業時間に限らず、manabaでフィードバックを行う

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

PBL（課題解決型学習）／ディスカッション、ディベート／グループワーク／プレゼンテーション／実習、フィールドワーク

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

タブレット端末／その他

授業におけるICTの活用方法（その他の内容等）

PCによるデータ分析演習を行う

実務経験のある教員による授業

いいえ

【実務経験有の場合】実務経験の内容

【実務経験有の場合】実務経験に関連する授業内容

テキスト・参考文献等

　必要に応じてプリント等を配布する。参考書については適宜紹介する。

その他特記事項

参考URL