ビジネスとデータサイエンス

3年

2021年度後期

2.00単位

E-IN-308L

健山　智子

単独

教員の免許状取得のための必修科目
科目区分・・・教科及び教科の指導法に関する科目（高等学校　情報）
施行規則に定める科目区分又は事項等・・情報システム（実習を含む。）

収集されたデータに対しExcelなどのツールを介しての問題解決手法を，経営科学の視点から検討・評価する能力を身につける．実際に機関から公開されている問題やデータに対しExcelより分析の実践を行い，本講義に関連する問題を十分に理解・解釈する知識の習得を図る．

本講義は，教職関連科目のうち，「実習を含む」科目として分類される．この講義の演習では，表計算ソフトウェアを用いた演習を中心に，情報システムから得られたデータの管理・運営・活用に注目して，経営科学に対する実践的な能力を習得することを目的としている．
また，講義ではオープンデータなどの実際のデータを用いて解析を実践し，その解釈を行う．

第 1回：現代社会におけるデータサイエンスとその役割
第 2回：データ分析の基礎（平均，分散，ヒストグラム，確率分布）
第 3回：標本調査，グラフの検討，
第 4回：信頼区間，検定
第 5回：相関分析，散布図，分散分析
第 6回：回帰分析
第 7回：クロス集計，アソシエーション分析，顧客満足度分析
第 8回：実データに対するデータ分析（中間考査）
第 9回：クラスタリング・決定木
第10回：機械学習と深層学習
第11回：経営のための情報管理と意思決定支援
第12回：ビジネス・インテリジェンス（BI）と今後の傾向への考察
第13回：ビックデータとクラウド技術，オープンデータ
第14回：シビックテックによるオープンデータを活用した地域課題解決
第15回：データサイエンス事例と今後の展望

毎回の講義の資料をアップロードします．

参考図書：
1. 編）竹村彰通，姫野哲人，高田聖治：データサイエンス入門，ISBN：978-4780607017，学術図書出版社

2. 著）大城信晃，他：AI・データ分析プロジェクトのすべて[ビジネス力×技術力＝価値創出]，ISBN:978-4297117580， 技術評論社

参考サイト：
3, 健山智子，研究と講義のサポートページ

毎回の講義課題，講義内で指定するデータ解析・解釈の提出，ミニワーク

１．教科書の予習・復習を毎回確実に行う．
２．欠席の場合，次回までにその回の内容を十分に理解する
３．実践講義のため，Excel, Power Point, Webシステムが利用できるパソコンを持ってくること

×