【授業の目的】
データサイエンスの様々な研究分野に触れることで，データサイエンスに関する理解を深め，今後の学修の指針とすることを目的とする。
【授業の到達目標】
データサイエンスの様々な研究分野について，その内容や意義を説明できる。
【授業概要（キーワード）】
データ解析，計算理論，最適化手法，プログラミング，データサイエンス，数値解析，シミュレーション。
【科目の位置付け】
この授業は、データサイエンスについて様々な視点から理論的に考察することで、学問の実践に必要な基本的能力と健全な批判精神に裏打ちされた幅広い知識とを身につけさせ、大学での学習及び生涯にわたる学習への基盤となる力を養うものである。
【授業計画】
・授業の方法
本講義はオムニバス形式で行う。各回を担当される先生方が、各自の専門分野に則して、データサイエンスに関する主要なテーマについて、わかりやすく解説する。
・日程
１５回の授業で以下の項目を扱う。
（１）データ解析
（２）計算理論
（３）最適化手法
（４）データサイエンスのための数学
（５）プログラミングの始め方
（６）データサイエンスへの代数的アプローチ
（７）数値解析・シミュレーション
【学習の方法】
・受講のあり方
１．各回の講義を担当される先生方のお話をよく聞いて内容を要約する。
２．紹介される関連文献資料についてもしっかり目を通して、内容の理解に務める。
３．出題される課題やレポートを必ず提出する。
・授業時間外学習へのアドバイス
1) 授業で学んだキーワードを図書館などで調べてみましょう。
2) 授業で学んだ内容に関する専門書を読んでみましょう。
【成績の評価】
・基準
各回の講義を担当するそれぞれの教員が、当該講義内容を把握しているか否かについて、レポートもしくは授業内のミニレポートのいずれかを用いて判定する。
・方法
各回の教員がレポートもしくはミニレポートに基づきそれぞれ１００点満点で採点した成績を集計し平均する。
【テキスト・参考書】
各回の担当教員が使用するスライドやプリントなどを配布し、各回の担当教員が必要に応じてテキストや参考書を紹介します。
【その他】
・学生へのメッセージ
オムニバスの授業ですので、一回でも欠席すると、成績評価に大きく影響します。必ず毎回出席して、先生方の講義を真摯な姿勢で受講するようにして下さい。
・オフィス・アワー
授業時間外に学生の質問に答える「オフィスアワー」を原研究室（地域教育文化学部２号館４階）において、水曜日の１２時００分から１２時４０分までとしますが、これに限らず在室している時は随時対応します。
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