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シラバス

DXスペシャリスト科 2024年度入学生

科目名 データサイエンス基礎Ⅰ 作成日 2024/03/13
区分 必修 講義
開催時期 2年次 前期
講義・演習駒数/週 1駒
実習・実験駒数/週 0駒
合計駒数/週 1駒
総時間数 30時間
総単位数 2単位
企業連携
授業の目的 企業活動で蓄積された各種データをどのようにビジネスに活用するか、その手法の基礎やAI、データに関連するセキュリティなどの課題等について学習することを目的とする。
到達目標 各種データをビジネスに活用する手法の基礎について理解し、活用出来るようになることを目的とする。

評価項目 ①定期テスト ②小テスト ③レポート ④課題 ⑤作品 ⑥ポートフォリオ ⑦成果発表 ⑧その他
割合  %  %  % 100%  %  %  %  %
評価基準
各回で取り上げる概念や各種手法等について、理解していること。 課題を提出していること。
※上記に示した評価項目の割合(%)を基準に、総合評価点を算出して成績評価を行う。
※出席率が80%未満の場合は、評価対象としない。

担当教員 石井 元
テキスト・参考文献 データサイエンスのしくみ(株式会社翔泳社)、講師作成のレジメ
実務経験有無  
外資系大手ITコンサルティング会社でコンサルタント、通信・ソフトウエア会社でマーケティング部長やデジタルメディア部長をしたのち、これらの経験を活かし、データサイエンスの状況を企業での事例をまじえ実践的な教育を行なう。  
関連科目 データサイエンス基礎Ⅱ マーケティング基礎Ⅰ・Ⅱ ビジネスプランニングⅠ・Ⅱ デジタルマーケティングⅠ・Ⅱ ビジネスプロデュース 他  履修前提 特になし。 

授業計画

回数 学習目標 学習項目
1 データとはなにかを理解し、なぜデータが現代において重要になってきているかを知る。  ガイダンス(授業概要、目的、評価方法等)  第1章 データサイエンスを支える技術 
【理解度確認】講師質問で確認する。
2 データの種類とデータ構造の基本を知る。  第1章 データサイエンスを支える技術 
【理解度確認】講師質問で確認する。
3 データを扱うプログラミング言語の概要を知り、デジタル化とはどのようなものなのかを理解する。  第1章 データサイエンスを支える技術 
【理解度確認】講師質問で確認する。
4 データの活用方法を知る。  第1章 データサイエンスを支える技術 
【理解度確認】講師質問で確認する。
5 データを活用し、継続的に改善を進める方法について理解する。  第1章 データサイエンスを支える技術 
【理解度確認】講師質問で確認する。
6 データにかかわる人を把握する。  第1章 データサイエンスを支える技術 
【理解度確認】講師質問で確認する。
7 データの種類や基本的なグラフを理解する。  第2章 データの基本 
【理解度確認】講師質問で確認する。
8 データの基準を作る値を理解する。  第2章 データの基本 
【理解度確認】講師質問で確認する。
9 データの視覚化や管理方法を理解する。  第2章 データの基本 
【理解度確認】講師質問で確認する。
10 標準偏差とは何かを理解し、求めることが出来るようになる。  第2章 データの基本 
【理解度確認】講師質問で確認する。
11 データの変化を捉えたり、データの関係性を把握する。  第3章 データの処理と活用 
【理解度確認】講師質問で確認する。
12 データの関係性の捉え方を理解する。  第3章 データの処理と活用 
【理解度確認】講師質問で確認する。
13 回帰分析などを利用してデータの活用法を理解する。  第3章 データの処理と活用 
【理解度確認】講師質問で確認する。
14 少ないデータから類推することができるようになる。  第3章 データの処理と活用 
【理解度確認】講師質問で確認する。
15 これまでの内容を振り返り、各章の理解を深めることが出来るようになる。  振り返り・まとめ 
【理解度確認】講師質問で確認する。