【授業の目的】
デジタルデータの種類・性質を理解して、現代社会を理解する上で必要不可欠なデジタルデータの扱い方を習得することを目的とします。
【授業の到達目標】
1. デジタルデータを活用するために必要となるスキルを説明できる。【知識・理解】
2. デジタルデータには、どんな種類・性質があるかを理解している。【知識・理解】
3. デジタルデータを理解するために必要な可視化のスキルを実行できる。【技能】
4. 実社会で、デジタルデータがどのように活用されているかを説明できる。【知識・理解】
【授業概要（キーワード）】
質的データ、量的データ、平均、ばらつき、分布図、時系列データ
【科目の位置付け】
データ解析を行う上で必要となるデータの基本的な処理方法と表現方法を修得して、今後のデータを活用した課題解決研究に備える。
【SDGs（持続可能な開発目標）】
04.質の高い教育をみんなに
08.働きがいも経済成長も
09.産業と技術革新の基盤をつくろう
【授業計画】
・授業の方法
WebClassを活用し、各回の教材にアクセスして、オンラインで学習する。
・日程
第01回：データ活用と必要なスキル、実社会で活かされるデータ紹介
第02回：データの準備とデータのタイプ、データの数理的表現
第03回：アンケートデータを要約しよう
第04回：質的変数の分析へ
第05回：量的変数を代表値で要約する
第06回：量的変数をばらつきで要約する
第07回：平均と標準偏差を活用しよう
第08回：量的データを比較する
第09回：平均値の比較をアイデア評価に応用する
第10回：散布図を活用して関係性を分析する
第11回：回帰分析を活用して関係性を分析する
第12回：関係性の分析で改善点を見つけよう
第13回：時系列データを分析しよう、経済データの利活用技術の紹介
第14回：データ分析を活用するために知っておきたいポイント
第15回：データサイエンス・AIの動向、データ駆動型社会への移行
【学習の方法・準備学修に必要な学修時間の目安】
・受講のあり方
WebClassにある教材を熟読した上で、毎回の課題問題を確実に解答する。
・授業時間外学習（予習・復習）のアドバイス
自分の興味に合わせて、教材で紹介されているスキルを具体的な題材で試して見る。
WebClass上の掲示板に、疑問点や自分が感じたことを書き込んで、学生同士の意見交換を通して、理解を深める。
【成績の評価】
・基準
毎回の教材に対応する課題問題の達成率で評価する。
また、掲示板への書き込み状況で加点を行う。
・方法
課題問題の正解率(100%)
【テキスト・参考書】
WebClassの教材をテキストとして活用する。
【その他】
・学生へのメッセージ
データ解析のスキルは、自分の興味があるデータを用いた解析を実際に行うことで、身につきます。WebClassの課題をただ解くだけでなく、自分の
課題を作って挑戦しましょう。課題提出には、２週間の期限がありますが、期限の延長は行いませんので、余裕を持って早めに提出してください
・オフィス・アワー
質問などは、WebClassの掲示板を通じて、いつでも受け付けます。
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