データサイエンス概論【再履修者用D】

概要

急速なデジタル化とグローバル化が進展し,社会・産業構造が大きく転換しつつある現代社会において,データサイエンスは私たちの日常生活のさまざまなシーンで利活用されている。 本科目では,データサイエンスとは何か,なぜデータが必要なのか,いかにデータを利用できるか等について理解を深めることを目指す。授業ではまず,日常生活やビジネス,公共政策におけるビッグデータや人工知能(AI)の具体的な活用事例を紹介する。次に基本的なデータ分析の手法を学んだうえで,政府統計の実データを用いた様々な社会課題に関する分析演習を行う。さらに,データサイエンスに関する法と倫理の問題に触れ,個人情報を含むデータの利用について何に注意すべきかを考える機会を提供する。 本科目はデータサイエンティスト養成のための入門科目ではなく, 「データ主導社会」や「超スマート社会」と呼ばれる現代社会での「気づき」を得るための幅広いテーマを扱う導入科目として位置付けている。そのため,本科目の受講の前提として数学的な知識は必ずしも必要としない。また多様な考え方を学生同士で学ぶために,グループ・ディスカッションや学生間の相互評価等のアクティブ・ラーニングを積極的に取り入れる。

目標

1．社会においてどのようにデータ・AIが利活用されているかについて理解する。 2．データの読み解きや説明の仕方などのデータリテラシーについて理解する。 3．データ・AIの利活用における法と倫理の問題など留意事項について理解する。 4．実データを用いた演習を通して,実課題に対する分析方法や分析結果の共有プロセスについて理解する。

授業外の学習

本講義では基本的に予習の必要はなく,授業後に以下の授業外学習を行うことが求められる(合計200分程度)。 ・毎回の授業で課される課題(リアクションペーパー,小テスト,データ分析演習,最終レポートなど)の取組み(80分) ・授業で紹介された参考資料(文献や記事,ウェブサイト等)の学習(60分) ・授業で分からなかったところや過去の課題で間違えた箇所の復習(60分)

所要時間: 200分程度