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基本情報/Basic Information

開講科目名 ／Course	総合科学特殊研究（教養としてのデータサイエンス）／SPECIAL TOPICS ON INTEGRATED ARTS AND SCIENCES: DATA SCIENCE AS THE LIBERAL ARTS
開講所属 ／Course Offered by	国際教養学部言語文化学科／INTERNATIONAL LIBERAL ARTS INTERDISCIPLINARY STUDIES
ターム?学期 ／Term?Semester	2022年度／2022 Academic Year　　春学期／SPRING SEMESTER
曜限 ／Day, Period	水1／Wed 1
開講区分 ／semester offered	春学期／Spring
単位数 ／Credits	2.0
学年 ／Year	2,3,4
主担当教員 ／Main Instructor	和田　一郎

担当教員情報/Instructor Information

教員名 ／Instructor	教員所属名 ／Affiliation
和田　一郎	言語文化学科／INTERDISCIPLINARY STUDIES

授業の目的?内容 ／Course Objectives	本講義では、第4次産業革命と言われ大きく社会を変える可能性であるデータサイエンスについての基礎的理解を目標とする。AIやDXについて、その概念や活用例を学ぶとともに、データサイエンスがもたらす社会的価値や、データサイエンスの技術が普及した社会における課題など、多面的に学べる機会を提供したい。座学主体での講義を予定していますが、進行状況や学生の希望によりデータサイエンスを理解していただくためのハンズオン（PythonやWatson等）も予定している。
授業の形式?方法と履修上の注意 ／Teaching method and Attention the course	第1回目と第14回目を除いて概ね以下の順序で授業を進めます。 １．教員による前回授業の課題に対する解答と解説 ２．教員による当日の授業内容に関する基本的事項の説明 ３．教員による講義概説 ４．受講者各自による問題の解答作成 ５．受講者による解答例の提示 ６．教員による解答例に対する解説 ７．教員による課題の提示 ８．受講者による課題の解答作成と提出 　※自ら積極的に問題を解き、授業に参加してください。
事前?事後学修の内容 ／Before After Study	【講義レジュメや課題を事前に配布します】 　事前：当日の内容の予習（１時間半程度） 　事後：当日の内容と課題に関する復習（１時間半程度）
テキスト1 ／Textbooks1	書籍名 ／Title 教養としてのデータサイエンス 著者 ／Author name 北川源四郎／竹村彰通?編著　内田誠一／川崎能典／孝忠大輔／佐久間淳／椎名洋／中川裕志／樋口知之 ／丸山宏?著 出版社 ／Publisher 講談社 ISBN ／ISBN 978-4-06-523809-7 その他（任意） ／other
テキスト2 ／Textbooks2	書籍名 ／Title 著者 ／Author name 出版社 ／Publisher ISBN ／ISBN その他（任意） ／other
テキスト3 ／Textbooks3	書籍名 ／Title 著者 ／Author name 出版社 ／Publisher ISBN ／ISBN その他（任意） ／other
参考文献等1 ／References1	書籍名/???名 ／Title 特になし（講義中に紹介します） 著者 ／Author name 出版社/URL ／Publisher ISBN ／ISBN その他（任意） ／other
参考文献等2 ／References2	書籍名/???名 ／Title 著者 ／Author name 出版社/URL ／Publisher ISBN ／ISBN その他（任意） ／other
参考文献等3 ／References3	書籍名/???名 ／Title 著者 ／Author name 出版社/URL ／Publisher ISBN ／ISBN その他（任意） ／other
評価方法 ／Evaluation	授業中の問題解答30％、授業の参加度20％、学期最後の演習（またはテスト）50％により評価します。
関連科目 ／Related Subjects	数学、統計学、機械学習、人工知能応用、コンピュータと言語、プログラミング論、自然言語処理、コンピュータ構造論
備考 ／Notes	データサイエンスのリテラシー科目として、学生がデータサイエンスに関連する課題に対する認識を深めるとともに、基礎的な知識の習得を楽しく学びます。
到達目標 ／Learning Goal	「総合科学研究科目群」の他科目では触れることが難しい分野や領域にわたって人文?社会?自然科学を総合的に研究分析し、見解を提示できるようにする。

回 ／Time	授業計画（主題の設定） ／Class schedule	授業の内容 ／Contents of class	事前?事後学修の内容 ／Before After Study
1	はじめに／社会で起きている変化	授業内容全体の説明 ビッグデータ 第4次産業革命 シンギュラリティ
2	社会で活用されているデータ	データの種類 データの所有者 構造化/非構造化データ	問題の予習 提出した課題の確認?復習
3	データとAIの活用領域	事業活動における活用	問題の予習 提出した課題の確認?復習
4	データ?AI利活用のための技術	予測 グルーピングとクラスタリング データ可視化?人工知能	問題の予習 提出した課題の確認?復習
5	データ?AI活用の現場	意思決定 自動化 組織的考慮点	問題の予習 提出した課題の確認?復習
6	データ?AI利活用の最新動向	ビジネスモデル 活用例	問題の予習 提出した課題の確認?復習
7	データリテラシー①/データを読む	データの種類や性質 統計学	問題の予習 提出した課題の確認?復習
8	データリテラシー②/データを説明する	表現方法 可視化 インフォグラフィック	問題の予習 提出した課題の確認?復習
9	データリテラシー③/データを扱う	データ解析ツール 利用データ	問題の予習 提出した課題の確認?復習
10	データリテラシー④/留意事項	ELSI?GDPR 倫理規範 セキュリティとプライバシー	問題の予習 提出した課題の確認?復習
11	データサイエンス社会の新たな課題①	データサイエンスの限界	問題の予習 提出した課題の確認?復習
12	データサイエンス社会の新たな課題②	識別問題	問題の予習 提出した課題の確認?復習
13	データサイエンス社会の新たな課題③	インフォデミック	問題の予習 提出した課題の確認?復習
14	問題演習	本講義のまとめと演習