データサイエンス学科の授業特集

　この授業は１年生を対象とした授業であり、２年生以降に本格的なデータ分析やAI開発を学ぶための基礎として、データサイエンスの全体像を数学やプログラミングなしで学ぶ科目です。
　今日では、ビジネスや医療、行政、メディアといったあらゆる分野で「データ」が問題解決や意思決定の中心的な役割を担っています。本授業では、こうした社会の変化を支えるデータサイエンスの全体像を、特にその技術や社会での実践例を中心に解説します。具体的には以下の２点を学びます。

・データサイエンスに関わるデジタル技術 ・データ分析の手法・技術（統計学、機械学習、生成AI）

　さらに、今後データサイエンスの専門家としてどのような活躍の場を目指していくか、どのように成長すればよいかの明確なイメージを持つために、以下の２点についても考察を深めます。

・データサイエンスが活用されている産業や仕事 ・データサイエンティストに求められる役割、スキル、マインド

　単にツールを動かしてみるだけでなく、統計分析やAIの仕組みをしっかりと学ぶことによって、データからより正確で役に立つ発見を得るための企画・調査ができるようになることを目指します。

　データサイエンス学科では様々な授業でPythonを使った分析手法を学びますが、中でもより実践的なデータ分析スキルを学べる授業として、「データサイエンス基礎プロジェクトⅠ」「同、Ⅱ」を紹介します。

　Pythonは様々な分野で活用できる汎用プログラミング言語ですが、「Ⅰ」ではPythonを用いてデータの収集、整理、前処理、視覚化など基本的なデータ分析を行い、分析結果をプレゼンするまでを１つのプロジェクトとして扱います。これを４～５名からなるチームで協働して取り組んでみましょう。この授業を通して、単なるプログラミングの技法だけではなく、チームワーキングやリーダーシップ、コミュニケーション、プレゼンテーションなどの様々なソフトスキルを修得でき、またもっとも重要なスキルである、プロジェクトの全体像を理解し、プロジェクトを計画的に進める能力も身につけることができるでしょう。

　「Ⅱ」ではさらに一歩進んだ分析手法として、データ間の因果関係を推測するための「診断アナリティクス」と呼ばれるスキルを取り入れます。プロジェクトマネージメントの様々なスキルや「Ⅰ」で学んだ記述アナリティクスと合わせることにより、プロジェクトをさらに効果的に実行し進捗管理を行うことができるようになり、また、データの本質を捉え、説得力のある結論を導き出すスキルを学ぶことができるようになります。