| 授業コード | 06501200 | 単位数 | 2 |
| 科目名 | データサイエンス特殊講義（データサイエンス入門・演習） | クラス | |
| 履修期 | 後期授業 | カリキュラム | ＊下表参考 |
| 担当者 | 竹田 邦雄 | 配当年次 | ＊下表参考 |
| 授業の題目 | データサイエンス特殊講義（データサイエンス入門・演習） |
| 学修の概要 | 昔の「読み・書き・そろばん」が現代では「数理・データサイエンス・AI」が最先端の必要スキルとなっているが、今一番ビジネス社会で求められているデータサイエンスについて学習する。数理解析を技術で学ぶのではなくビジネスに役立つデータサイエンスを学ぶことを主眼としています。欧米で既に150万人の教職員・学生が利用しているデータ分析ツール「Tableau」を使ってその分析手法からビジネスに有効な仮説の設定から課題解決や因果関係を様々な角度から学びます。一般的なITの知識やプログラミング経験のない方でも入門コースとして学べるカリキュラムとなっています。大企業から中堅企業、自治体・大学にもビジネスデータの分析で10年以上実践経験がありますが、皆さんの就職活動にも役立てる情報を提供していく予定です。 【特徴】 企業情報システムの現状と課題を学んで、これからの企業の現場やIT部門が、データを中心とした「データドリブン経営」を実践するための方法を身近なデータをテーマに学習します。(講義形式とグループ討議・演習を交えながら進めます) ＊テキストは毎回の講義分をPDFで事前に閲覧できるように手配します。第7回目からPC持参で参加してもらいます。ソフトウエアのダウンロードから解説します。 |
| 学修の到達目標 | 【GOAL】主観的な判断ではなく、データをもとに意思決定を行うデータドリブンな思考を高め企業が直面している課題を解決し、価値を創造していく人材育成を教育目標とし、その具体的なツールである「Tableau」によるデータ可視化スキルを身に付ける。 |
| 授業計画 | 第１回 | 全15回の講義の目標とGoalを共有する。最新のITトレンドとこれからのビジネス戦略を考察する。基礎知識としてコンピュータからクラウドコンピューティングまでの歴史を紐解き、どのように変化してきたかを学ぶ。ITトレンドと用語の理解をしたうえでデータサイエンスの講義を進める準備をする。(講義形式) |
| 第２回 | データ分析の歴史の変遷から企業が今何をデータ分析してビジネスに役立てているのかをひも解く講義とする。「缶ビール」と「オムツ」の購買履歴からその因果関係を解明するためにビックデータの分析が始まりました。 | |
| 第３回 | 実際の学生がデータ分析を通じて企業の役に立つ情報とは何かを学ぶ「情報の錬金術」を読んで感想文を提出してもらう。その感想をみんなでディスカッションすることで、企業におけるデータ分析の意義を学ぶ。(講義形式) | |
| 第４回 | ビッグデータとは何かを事例をベースに検討して、業種ごと職種ごとの分析がどのように企業経営に役立つかを議論してみる。 トレジャーデータのサイトから事例を考察してみる。(講義形式) https://www.treasuredata.co.jp/ ＊事前に閲覧しておく。 |
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| 第５回 | ケーススタディ：Bリーグ①（バスケットボール） クラブ決算概要からひも解く経営分析 営業別収入・人件費の比較、人口と趣味嗜好の県民性の相関関係 |
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| 第６回 | ケーススタディ：Bリーグ②「ドラゴンフライズ」の実力地、経営状態、営業戦略、県民性 | |
| 第７回 | BI（Business Intelligence）の概要から、データ分析ソフトであるTableau Softwareを紹介する。 | |
| 第８回 | Tableau演習①：データの接続、視覚的分析 | |
| 第９回 | Tableau演習②：計算機能、マッピング、データの接続 | |
| 第１０回 | Tableau演習③：視覚的分析、ダッシュボード作成、ストーリー | |
| 第１１回 | Tableau演習④：Tableau Onlineを使ったサーバー共有の仕組みを理解する。 | |
| 第１２回 | オープンデータを用いた「社会課題」についてデータの収集から可視化や分析をして総務省の統計データ分析コンペティション（論文）に応募できる実力を身に着ける。データの取得方法を学ぶ。 https://www.stat.go.jp/dss/compe01.html |
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| 第１３回 | オープンデータによる「社会課題」の演習①グループ学習 統計データ分析コンペティションの説明 | |
| 第１４回 | オープンデータによる「社会課題」の演習②グループ学習 過去の入選作の事例研究 | |
| 第１５回 | 試験対策講座 |
| 授業外学習の課題 | 「情報の錬金術」の感想文の提出 事前にPDFで配布予定 |
| 履修上の注意事項 | この講義の受講者及び興味のある方は必ず下記を視聴してみてください。講義で使うデータ分析・可視化ツールのTableauの紹介動画でベスト３に入るだけでなく、実にわかりやすい解説付きです。 Youtubeによる動画解説： https://www.youtube.com/watch?v=w3-iSVb_BXM ・公認欠席は欠席として扱いますが、単位認定要件又は期末試験の受験要件には影響しません。 |
| 成績評価の方法・基準 | ・試験の実施（課題10問）Tableauによるワークシート10問の作成 50％ ・オープンデータによる「社会課題」のダッシュボード作成 30％ ・感想文 10％ ・出席態度 取り組み姿勢 10％＊公認欠席は欠席として取り扱いますが、単位認定要件又は期末試験の受験要件には影響ないように配慮いたします。 |
| テキスト | |
| 参考文献 | 「情報の錬金術」森川富昭著 ＊廃版の為PDFで配布予定 出版社：クロスメディア・パブリッシング(インプレス) |
| 主な関連科目 | |
| オフィスアワー及び 質問・相談への対応 |
takeda@siriusone.jp ＊メールでの対応可能です |
| URLリンク | TableauのHP |
| URLリンク | 統計データコンペティション |
| URLリンク | Tableauの基本（参考になるyoutube動画） |
| 所属 | ナンバリングコード | 適用入学年度 | 配当年次 | 身につく能力 | ||||
| 知識・技能 | 思考力 | 判断力 | 表現力 | 協創力 | ||||
| 商学部商学科（データサイエンス科目） | 00100 | 2024～2024 | 1・2・3・4 | ○ | ○ | ○ | ○ | - |
| 商学部経営学科（データサイエンス科目） | 00100 | 2024～2024 | 1・2・3・4 | ○ | ○ | ○ | ○ | - |
| 経済科学部現代経済学科（データサイエンス科目） | 00100 | 2024～2024 | 1・2・3・4 | ○ | ○ | ○ | ○ | - |
| 経済科学部経済情報学科（データサイエンス科目） | 00100 | 2024～2024 | 1・2・3・4 | ○ | ○ | ○ | ○ | - |
| 人文学部教育学科（データサイエンス科目） | 00100 | 2024～2024 | 1・2・3・4 | ○ | ○ | ○ | ○ | - |
| 人文学部英語英文学科（データサイエンス科目） | 00100 | 2024～2024 | 1・2・3・4 | ○ | ○ | ○ | ○ | - |
| 人文学部社会学科（データサイエンス科目） | 00100 | 2024～2024 | 1・2・3・4 | ○ | ○ | ○ | ○ | - |
| 法学部法律学科（データサイエンス科目） | 00100 | 2024～2024 | 1・2・3・4 | ○ | ○ | ○ | ○ | - |
| 人間環境学部人間環境学科（データサイエンス科目） | 00100 | 2024～2024 | 1・2・3・4 | ○ | ○ | ○ | ○ | - |
| 健康科学部心理学科（データサイエンス科目） | 00100 | 2024～2024 | 1・2・3・4 | ○ | ○ | ○ | ○ | - |
| 健康科学部健康栄養学科（データサイエンス科目） | 00100 | 2024～2024 | 1・2・3・4 | ○ | ○ | ○ | ○ | - |
| 国際コミュニティ学部国際政治学科（データサイエンス科目） | 00100 | 2024～2024 | 1・2・3・4 | ○ | ○ | ○ | ○ | - |
| 国際コミュニティ学部地域行政学科（データサイエンス科目） | 00100 | 2024～2024 | 1・2・3・4 | ○ | ○ | ○ | ○ | - |