2026年度シラバス

科目コード
4310150
科目名
データサイエンス（２）
担当教員
浅見　奈緒子
単位数
2
担当形態
単独
教員の免許状取得のための

実務内容

教職に関する科目

施行規則に定める 科目区分又は事項等

学位授与の方針と関係
DP4.個人や社会にとって必要な課題の解決のため、自律的な課題探究能力を身につけ実践することができる（実践力） DP5.共生社会創造の目的のために、様々な分野について絶えず学び続ける態度を持つことができる（継続力）
授業のテーマ及び到達目標
（１）基礎教養としてのデータサイエンスを理解し、有用な情報の抽出、分析、得られる知見、そして科学的な見方や考え方を働かせるための知識等（リテラシー）を身に付ける。
（２）社会におけるデータサイエンスの活用事例を知り、自身でも利用することで、データサイエンスの重要性を理解する。
授業の概要
私たちが暮らす社会には様々なデータが溢れている。複雑化、多様化したこの社会で生きる私たちにとって、データサイエンスの基礎知識は大変重要である。ビッグデータから有用なデータを抽出し、活用していく上で必要なリテラシーを身につけるために、その基礎、社会背景、実際の活用、応用事例などから学修する。スクーリングではアクティブラーニング、PBL(問題解決型学習)などの手法を用いて、グループワークなどを実施する。
授業計画
授業計画
第1回
データサイエンスとは
第2回
人工知能（AI）、機械学習、ディープラーニング
第3回
データサイエンスリテラシー
第4回
社会におけるデータサイエンス
第5回
データサイエンスの基礎（１）データとは何か
第6回
データサイエンスの基礎（２）データを読む
第7回
データサイエンスの基礎（３）データを用いて説明する
第8回
データサイエンスの基礎（４）データの可視化
第9回
データサイエンスの基礎（５）諸注意（バイアス）
第10回
データサイエンスの基礎（６）諸注意（セキュリティ、プライバシーなど）
第11回
データサイエンスの応用（１）データ収集
第12回
データサイエンスの応用（２）データ分析第
第13回
オープンデータについて
第14回
演習（データを読み解く）
第15回
演習（データに基づく判断）、まとめ
テキスト①
北川源四郎・竹村彰通（編）内田誠一・川崎能典・ 考忠大輔 他（2021）『教養としてのデータサイエンス　改定第2版』講談社
テキスト②
髙橋弘毅・市坪誠・河合孝純・山口敦子（2022） 『データサイエンスリテラシー』実教出版
参考書・参考資料等
総務省統計局『データサイエンス・スクール　統計力向上サイト』
https://www.stat.go.jp/dss/index.html

デジタル庁『オープンデータ基本指針の概要』
https://www.digital.go.jp/assets/contents/node/basic_page/field_ref_resources/f7fde41d-ffca-4b2a-9b25-94b8a701a037/1dc6c99a/20220412_resources_data_guideline_01.pdf
学生に対する評価
スクーリング評価（25％）、レポート評価（25％）、科目修得試験（50％）
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