文理学部シラバスTOP > 文理学部 > 社会学科 > データサイエンス入門
日本大学ロゴ

データサイエンス入門

このページを印刷する

令和２年度以降入学者 データサイエンス入門
教員名 菅野剛
単位数    2 学年 2～4 開講区分 文理学部
科目群 社会学科
学期 後期 履修区分 選択必修
授業形態 遠隔授業（オンデマンド型）
授業の形態 遠隔授業。 Google Chrome ブラウザ を使い Google Classroom で行います （クラスコード は Canvas LMS に掲載）。
必要な場合は Google Meet などによる同時双方向で対応します。
Canvas LMSコースID・コース名称 G09307A18　2024データサイエンス入門（菅野剛・後・月2）
授業概要 第四次産業革命を迎え、社会は急速に変わりつつあります。学ぶべき内容も変わります。社会と人間の理解に向けて、英語でデータサイエンスの入門に触れます。授業内容については、情勢を見据えて調整や修正をする可能性があります。
授業のねらい・到達目標 ＜授業のねらい＞
・自ら学ぶ姿勢を身につけます。
・英語と日本語の教材により、深い理解を身につけます。
・各自の理解度に応じて学習に取り組み、継続的な学習習慣を形成します。
・反復的な学習により、少しずつ着実に理解が深まる手応えを実感します。
・基礎的な学習の積み重ねが、体系的な内容の理解に重要であることを認識します。

＜到達目標＞
・分からないことを自分で調べ、自分で学ぶことができる。
・英語の教材に慣れ親しみ、世界中の高品質なリソースへアクセスができる。
・反証可能な形で論理を展開できる。
・現代社会において重要な計算社会科学、ビッグデータ、機械学習について理解を深め、説明できる。

【日本大学教育憲章ルーブリック】
上記の＜知識＞＜技能＞の習得を経て，以下の＜能力＞を育むことが目標である。
・現代社会の多層性と多様性を，社会学の専門領域の知見を踏まえ論理的・批判的に理解することができる。（A-3-3: 論理的・批判的思考力）

この科目は文理学部（学士（社会学））のディプロマポリシー DP 3 及び カリキュラム・ポリシー CP 3 に対応しています。
授業の形式 講義
授業の方法 予習：英語の教材と資料で予習をします。時間をかけ、理解が深まるまで何度でも繰り返し学習をします。英単語は、日常生活に必要と言われる The Oxford 3000 学習基本語彙3000語で 90％程度を占めています。
授業：毎回、小テストに取り組み、自身の理解を振り返ります。質疑応答により、理解を深めます。一部の教材は、履修登録の確定以後、学習が可能となります。
復習：課題に取り組み、クリアできるまで繰り返し復習し、理解を固めます。
授業内容についての具体的な質問については、勉強のお問い合わせ Googleフォームを常設し、質問と回答を蓄積・共有し、フィードバックを行っている。

本授業の事前学習は３時間、事後学習は１時間の学習を目安とします。
授業計画
1 初回は、09:00〜23:59の間、問い合わせへの個別対応を Google Meet で行う。希望者は Googleカレンダーの予約スケジュールから任意の予約枠を予約すること。
What is Data Science? （A-3-2） Computational Social Science: Introduction（A-3-2）
【事前学習】第四次産業革命について調べておく （3時間）
【事後学習】はじめてのAI （A-3-2） （1時間）
【授業形態】オンデマンド型授業
2 Computational Social Science （A-3-2） For the love of foreign languages （A-3-2）
【事前学習】Computational Social Science （A-3-2） （3時間）
【事後学習】Computational Social Science 復習課題 （A-3-2） （1時間）
【授業形態】オンデマンド型授業
3 Data Science （A-3-2） Are computers making us dumb? （A-3-2）
【事前学習】Social Science （A-3-2） （3時間）
【事後学習】Social Science 復習課題 （A-3-2） （1時間）
【授業形態】オンデマンド型授業
4 Overview of Big Data （A-3-2） Do you fear Artificial Intelligence? （A-3-2）
【事前学習】Overview of Big Data （A-3-2） （3時間）
【事後学習】Overview of Big Data 復習課題 （A-3-2） （1時間）
【授業形態】オンデマンド型授業
5 Machine Learning （A-3-2） Rise of the machines （A-3-2）
【事前学習】Machine Learning （A-3-2） （3時間）
【事後学習】Machine Learning 復習課題 （A-3-2） （1時間）
【授業形態】オンデマンド型授業
6 Social Networks （A-3-2） Talking to machines （A-3-2）
【事前学習】Social Networks （A-3-2） （3時間）
【事後学習】Social Networks 復習課題 （A-3-2） （1時間）
【授業形態】オンデマンド型授業
7 Models 小テスト （A-3-2） Training artificial intelligence （A-3-2）
【事前学習】Models （A-3-2） （3時間）
【事後学習】Models 復習課題 （A-3-2） （1時間）
【授業形態】オンデマンド型授業
8 Digital Footprint （A-3-2）
【事前学習】Digital Footprint （A-3-2） （3時間）
【事後学習】Digital Footprint 復習課題 （A-3-2） （1時間）
【授業形態】オンデマンド型授業
9 Political Big Data （A-3-2）
【事前学習】Political Big Data（A-3-2） （3時間）
【事後学習】Political Big Data 復習課題 （A-3-2） （1時間）
【授業形態】オンデマンド型授業
10 Limitations （A-3-2）
【事前学習】Limitations （A-3-2） （3時間）
【事後学習】Limitations 復習課題 （A-3-2） （1時間）
【授業形態】オンデマンド型授業
11 Artificial Intelligence （A-3-2）
【事前学習】Artificial Intelligence （A-3-2） （3時間）
【事後学習】Artificial Intelligence 復習課題 （A-3-2） （1時間）
【授業形態】オンデマンド型授業
12 Conversations （A-3-2）
【事前学習】Conversations （A-3-2） （3時間）
【事後学習】Conversations 復習課題 （A-3-2） （1時間）
【授業形態】オンデマンド型授業
13 Cognitive Biases （A-3-2）
【事前学習】Cognitive Biases （A-3-2） （3時間）
【事後学習】Cognitive Biases 復習課題 （A-3-2） （1時間）
【授業形態】オンデマンド型授業
14 Research Ethics （A-3-2）
【事前学習】Research Ethics （A-3-2） （3時間）
【事後学習】Research Ethics 復習課題（A-3-2） （1時間）
【授業形態】オンデマンド型授業
15 BigQuery （A-3-2）
【事前学習】BigQuery （A-3-2） （3時間）
【事後学習】BigQuery 復習課題（A-3-2） （1時間）
【授業形態】オンデマンド型授業
その他
教科書 なし
参考書 北川源四郎／竹村彰通・編　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 『教養としてのデータサイエンス （データサイエンス入門シリーズ）』 講談社 2021年
成績評価の方法及び基準 毎回の小テスト、演習課題、復習課題など(100%)
必ず第１回目から Google Classroom のクラスに参加し、学習と課題提出に取り組んで下さい。 × CHIPS の履修登録だけを済ませておく。 × Canvas LMS のコース登録だけを済ませておく。 × Google Classroom のクラス参加だけを済ませておく。
継続的な学習習慣と、理解の蓄積が大切です。
小テスト、復習課題などの学習状況・理解度の確認、成績評価のため、 NU-AppsG と Google Classroom の利用が必要です。
以上を踏まえ、A-3-2（論理的・批判的思考力）の修得状況を評価します。
オフィスアワー 授業時間帯の前後を中心に、 学習支援のためのチャットボット、 Google フォーム、 Google Classroom 等で随時対応。
備考 シラバスの内容は学生の皆さんの学修の状況を考慮して、変更することもあります。
事前学習・事後学習の時間は、高等学校までの学習内容と英語の理解を前提とした場合の目安です。

FAQ



  1. Webブラウザ起動と NU-AppsG ログイン
    • PC/Mac/Chromebook で Google Chrome ブラウザ を起動します。他の種類のブラウザ、スマホやタブレットをお使いになる場合は、自己責任でお願いします。
    • 日本大学の Google アカウント NU-AppsG にログインします。Gmail の読み書きができるか確認しましょう。
    • NU-AppsG は、文理学部の sアカウントや stu アカウント と異なるアカウントです。

  2. Canvas LMS のコース登録と Googleフォームの名簿回答
    • 授業の Canvas LMS のコースに登録し、設置されている Googleフォームによる名簿課題に回答・送信します。送信直後に、 Google Classroom のクラスへの招待リンクが表示されるので、クリックします。
    • 日本大学の Google アカウント NU-AppsG でログインをしないと、日本大学の Google Classroom には参加できません。

  3. Google Classroom のクラス参加と学習
  4. 困った場合
    • 「権限が必要です」、「このページへのアクセス権限がありません」、「Error 403」、「このサイトは安全でないと報告されています」など。
    • 複数の Google アカウントを利用し、スマホやタブレットの Google Classroom アプリを使う場合等に生じるかもしれません。PC/Mac/Chromebook の Chromeブラウザで操作をすると、トラブルは少ないと思います。
    • Google Classroom 内から Google フォームや Google ドライブへアクセスする際に、「権限が必要です」と表示される場合があります。よくあるトラブルは、スマホの Classroom アプリには NU-AppsG でログインしているが、 Googleフォームへ回答する際のブラウザ (Safari 等) にはプライベートな Googleアカウントでログインしているため、「権限がありません」。
    • その場合、ブラウザ側で個人の Google アカウントを一時的にログアウトし、関連する一連のアプリで NU-AppsG にログインをして下さい。
    • あるいは、新規シークレットウィンドウ（新規プライベートウィンドウ）を開き、 NU-AppsG へログインをして、操作して下さい。
    • PCの再起動で解決する場合もあるかもしれません。自分で解決できない場合は、スマホを使わずに 、PC/Mac の Chrome ブラウザか Chromebook を利用するのが手堅いです。

  5. 質問など
    • 学習支援のためのチャットボット、授業内容に関する具体的な勉強のお問い合わせの Googleフォーム、授業内容以外の諸々のお問い合わせ Google フォームにより、差し支えない内容は回答・共有します。きちんと学修した上での具体的な質問には、必ずフィードバックを行なっています。
    • Google Classroom の課題や質問から教員のみへ連絡する［限定公開のコメント］や Canvas LMS からのメールは気づかない場合があるので、 Googleフォームからご連絡やお問い合わせをして下さい。
    • NU-Apps、NU-AppsG では、教員へのメールのリンクが表示されないようです。

↑このページのトップ