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データサイエンス入門

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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･3 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。
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。学ぶべき教養も変わります。社会と人間の理解に向けて、データサイエンスの基礎に触れます。授業内容については、情勢や環境変化を踏ま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。
・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：教材や資料で予習をします。
授業：学習に取り組み、理解を深めます。
復習：クイズに取り組み、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います。

※ 日本大学 NU-Apps/NU-AppsG の Googleドライブの利用上限が 5GB となる場合、内容や方法を変更する可能性があります。

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 データの扱い（A-3-2）
【事前学習】データについて調べておく（A-3-2） （3時間）
【事後学習】クイズ （A-3-2） （1時間）
【授業形態】オンデマンド型授業
2 確率統計（A-3-2）
【事前学習】確率と統計の復習 （A-3-2） （3時間）
【事後学習】クイズ （A-3-2） （1時間）
【授業形態】オンデマンド型授業
3 可視化（A-3-2）
【事前学習】データの可視化 （A-3-2） （3時間）
【事後学習】クイズ （A-3-2） （1時間）
【授業形態】オンデマンド型授業
4 統計的決定（A-3-2）
【事前学習】統計的決定について調べる （A-3-2） （3時間）
【事後学習】クイズ （A-3-2） （1時間）
【授業形態】オンデマンド型授業
5 信号検出理論（A-3-2）
【事前学習】信号検出理論について調べる （A-3-2） （3時間）
【事後学習】クイズ （A-3-2） （1時間）
【授業形態】オンデマンド型授業
6 ROC解析（A-3-2）
【事前学習】ROC解析について調べる （A-3-2） （3時間）
【事後学習】クイズ （A-3-2） （1時間）
【授業形態】オンデマンド型授業
7 検定（A-3-2）
【事前学習】統計的検定の復習 （A-3-2） （3時間）
【事後学習】クイズ （A-3-2） （1時間）
【授業形態】オンデマンド型授業
8 多次元データ（A-3-2）
【事前学習】線形代数の復習 （A-3-2） （3時間）
【事後学習】クイズ （A-3-2） （1時間）
【授業形態】オンデマンド型授業
9 多次元データの可視化と分析 （A-3-2）
【事前学習】データの可視化の復習（A-3-2） （3時間）
【事後学習】クイズ （A-3-2） （1時間）
【授業形態】オンデマンド型授業
10 MLE（A-3-2）
【事前学習】MLEについて調べる （A-3-2） （3時間）
【事後学習】クイズ （A-3-2） （1時間）
【授業形態】オンデマンド型授業
11 ベイズ推定 （A-3-2）
【事前学習】ベイズの定理の復習 （A-3-2） （3時間）
【事後学習】クイズ （A-3-2） （1時間）
【授業形態】オンデマンド型授業
12 回帰 （A-3-2）
【事前学習】単回帰の復習 （A-3-2） （3時間）
【事後学習】クイズ （A-3-2） （1時間）
【授業形態】オンデマンド型授業
13 GLM （A-3-2）
【事前学習】二項分布の復習 （A-3-2） （3時間）
【事後学習】クイズ （A-3-2） （1時間）
【授業形態】オンデマンド型授業
14 判別分析 （A-3-2）
【事前学習】判別分析について調べる （A-3-2） （3時間）
【事後学習】クイズ （A-3-2） （1時間）
【授業形態】オンデマンド型授業
15 クラスタリング （A-3-2）
【事前学習】クラスタリングについて調べる （A-3-2） （3時間）
【事後学習】クイズ （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　改訂第2版 （データサイエンス入門シリーズ）』 講談社 2024年
数理人材育成協会編 『データサイエンスリテラシー』 培風館 2021年
成績評価の方法及び基準 毎回のクイズ、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。
クイズ、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、Googleフォーム経由で適宜対応。
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。

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