【授業の目的】
授業で紹介されるいくつかの例を通して，データサイエンスに登場する専門用語や考え方に触れることにより，データサイエンスと呼ばれる分野を知り，慣れ親しむことが，本授業の目的です．
【授業の到達目標】
この授業を履修した学生は，
（１）データから有用な情報や知識を見つける基本的な手順を説明できる．【知識・理解】
（２）データをサーチ・圧縮・数値解析するいくつかの手順を説明できる．【知識・理解】
（３）データサイエンスの社会における役割について，討議することができる．【態度・習慣】
【授業概要（キーワード）】
データ，アルゴリズム，プログラミング
【学生主体型授業（アクティブラーニング）について】
A-1．ミニッツペーパー、リフレクションペーパー等によって、自分の考えや意見をまとめ、文章を記述し提出する機会がある。：1～25％
【科目の位置付け】
この授業は，科学や実社会の多くの場面で，データを用いた客観的・論理的なエビデンスに基づく仮説構築や意思決定を行う際の基礎となるデータサイエンスに関して，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を習得するためのものです．
【SDGs（持続可能な開発目標）】
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
データサイエンスに登場する専門用語や考え方を，初歩的な例，あるいは，身近な例を用いて説明します．
・日程
担当：原
第１回 ４月１６日（水） データサイエンスとは何だろう？
第２回 ４月２３日（水） コンピュータでテキストデータを分類しよう
第３回 ４月３０日（水） ユークリッドの互除法のアルゴリズムを動かそう
第４回 ５月 ７日（水） コンピュータで単語を類推しよう
第５回 ５月１４日（水） ウェブ検索のしくみを知ろう＋エクセルの数式機能を使ってみよう
第６回 ５月２１日（水） バイオ配列データの相同性検索アルゴリズムを動かそう
第７回 ５月２８日（水） データを圧縮しよう
第８回 ６月 ４日（水） インターネットをtracerouteで辿ってみよう
第９回 ６月１１日（水） 暗号化通信を理解しよう
担当：鈴木
第１０回 ６月１８日（水） pythonによるプログラミング（ガイダンス）
第１１回 ６月２５日（水） pythonによるプログラミング（標準出力）
第１２回 ７月 ２日（水） pythonによるプログラミング（データ型，数値演算）
第１３回 ７月 ９日（水） pythonによるプログラミング（変数）
第１４回 ７月１６日（水） pythonによるプログラミング（文字列とその演算）
第１５回 ７月２３日（水） データ・AIを活用するリスク，個人情報を守るデータ倫理
【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
（１）各回の授業内容を，短いことばで要約するなどして，理解すること（授業で初めて知ったことばを，既に知っていることばに，マッピングする，対応付けること）を心がけてください．
（２）理解できなかったことや，新たに生じたクエスチョンを，ことばを用いて具体化，明確化するようにしてください．
（３）各回に提示される課題の回答を，ウェブクラスを通して必ず提出してください．
・授業時間外学習（予習・復習）のアドバイス
（１）授業で紹介されたキーワードをウェブや図書館などで調べてみてください．
（２）データサイエンスと科学や実社会との関わりを，普段の生活のなかで意識してみてください．
【成績の評価】
・基準
授業で課される課題によって，成績を判定する予定です．
・方法
各回の課題を８点とします．合計得点が１００点を超えた場合は，最終的な成績を１００点とします．
【テキスト・参考書】
各回に使用するスライドやプリントなどは，可能な限り，ウェブクラスに置く予定です．さらに，必要に応じて参考書を紹介します．
【その他】
・学生へのメッセージ
各回の授業に参加した結果，「どこまで分かったか」「どこから分からなくなったか（どんなクエスチョンが新たに生まれたか）」を，ことばに直してメモ書きすることをおすすめします．
・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」については，担当教員ごとに曜日，時間，連絡先等をお知らせする予定です．
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