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| 徳島文理大学短期大学部 |
| 科目番号 | 11232 | 担当教員名 | 山本 由和 | 単位 | 1単位 |
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| 科目群 | 専門 | 必修・選択 | 選択 | 開講期 | 前期 | 対象年次 | 2年 |
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| 授業概要 |
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| データ分析を自らの専門分野において応用するための講義と演習を行う． 最初に，ビッグデータとデータエンジニアリングとデータ表現についての講義を行う． 次に，データを収集・処理・蓄積するための技術について，R言語を用いた演習を行う． なお，この授業の内容は，文部科学省「数理・データサイエンス・AI教育強化拠点」コンソーシアムのモデルカリキュラムに沿っています． |
| 到達目標 |
| 1. 知識 データを収集・処理・蓄積するための技術の概要を理解する 2. 態度 データベースから必要なデータを抽出し，データ分析のためのデータセットを作成できる 3. 技能 数千件から数万件のデータを加⼯処理するプログラムを作成できる 4. 思考・判断 コンピュータでデータを扱うためのデータ表現の基礎を理解する |
| 授業計画 | 授業形態 | 授業時間外学習 | |
|---|---|---|---|
| 【1】 | ガイダンス，データエンジニアリングの概要 | 講義 | 配布された演習問題を用いて復習する。 【所用時間】1.5時間 |
| 【2】 | ビッグデータとデータエンジニアリング(ICTの進展，ビッグデータ，ビッグデータの収集と蓄積，クラウドサービス，ビッグデータ活用事例) | 講義 | 配布された演習問題を用いて復習する。 【所用時間】1.5時間 |
| 【3】 | データ表現(コンピュータで扱うデータ(数値，文章，画像，音声，動画など), 構造化データ，⾮構造化データ，情報量の単位(ビット，バイト), ⼆進数，⽂字コード，配列，⽊構造, ネットワークグラフ) | 講義 | 配布された演習問題を用いて復習する。 【所用時間】1.5時間 |
| 【4】 | データの収集，(IoT, エッジデバイス，センサーデータ，Webクローラー，スクレイピング), データの整形・加工，データの集計(集計処理，サンプリング処理，クレンジング処理) | 講義 | 配布された演習問題を用いて復習する。 【所用時間】1.5時間 |
| 【5】 | データベース管理システムの利用(テーブル定義，ER図，主キーと外部キー，リレーショナルデータベース，SQL, DML, DDL, DCL, ビッグデータの分散処理，結合処理，データの標準化，タミー変数) | 講義 | 配布された演習問題を用いて復習する。 【所用時間】1.5時間 |
| 【6】 | 情報セキュリティの基礎概念，暗号化(セキュリティの3要素(機密性，可用性，完全性), データの暗号化，復号化，公開鍵認証基盤) | 講義 | 配布された演習問題を用いて復習する。 【所用時間】1.5時間 |
| 【7】 | データ駆動型社会とデータ分析の進め方(データ駆動型社会，Society 5.0, データサイエンス活用事例(仮説検証，知識発見，原因究明，計画策定，判断支援，活動代替など), データを活⽤した新しいビジネスモデル) | 講義 | 配布された演習問題を用いて復習する。 【所用時間】1.5時間 |
| 【8】 | プログラミング基礎(文字型，整数型，浮動小数点型，変数，代入，四則演算，論理演算，関数，引数，戻り値，順次，分岐，反復の構造を持つプログラムの作成) | 講義と演習 | 配布された演習問題を用いて復習する。 【所用時間】1.5時間 |
| 【9】 | データ観察(種々のデータ，データの集計と基本統計量) | 講義と演習 | 配布された演習問題を用いて復習する。 【所用時間】1.5時間 |
| 【10】 | データ観察(種々のデータ，データの集計と基本統計量の実習) | 講義と演習 | 配布された演習問題を用いて復習する。 【所用時間】1.5時間 |
| 【11】 | データ観察(データの要約とクロス集計表) | 講義と演習 | 配布された演習問題を用いて復習する。 【所用時間】1.5時間 |
| 【12】 | データ観察(データの要約とクロス集計表の実習) | 講義と演習 | 配布された演習問題を用いて復習する。 【所用時間】1.5時間 |
| 【13】 | データの可視化(可視化目的(比較，構成，分布，変化など)に応じた図表化，1〜3次元の図表化(棒グラフ，折線グラフ，散布図，積み上げ縦棒グラフ，箱ひげ図，散布図行列，ヒートマップなど)) | 講義と演習 | 配布された演習問題を用いて復習する。 【所用時間】1.5時間 |
| 【14】 | データの可視化(可視化目的(比較，構成，分布，変化など)に応じた図表化，1〜3次元の図表化(棒グラフ，折線グラフ，散布図，積み上げ縦棒グラフ，箱ひげ図，散布図行列，ヒートマップなど))の実習 | 講義と演習 | 配布された演習問題を用いて復習する。 【所用時間】1.5時間 |
| 【15】 | まとめ | 講義と演習 | 配布された演習問題を用いて復習する。 【所用時間】1.5時間 |
| 評価方法 |
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| 以下の項目に概ねの評価比率を与え，各項目の総和を基本とした評価点とする． ・講義毎に実施する確認問題の得点: 30% ・試験とまとめの総計の得点: 70% 定期試験・演習対する解答はGoogle Classroomを通じてフィードバックする． |
| 教科書 |
| 応用基礎としてのデータサイエンス，講談社 |
| 参考図書 |
| 教養としてのデータサイエンス，講談社 |
| 備考 |
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| 【オフィスアワー】水曜・5時間目 (16:25〜17:55) 10号館8F 3801室 【科目ナンバー】EDZM216S 【実務経験】なし |