基本情報/Basic Information

開講科目名 ／Course	特殊講義a(データサイエンス入門a)／SPECIAL LECTURE A (INTRODUCTION TO DATA SCIENCE A)
ナンバリングコード ／Numbering Code	【済】21-1035 【営】22-1022 【環】23-1024
開講所属 ／Course Offered by	経済学部／ECONOMICS
ターム・学期 ／Term・Semester	2026年度／2026 Academic Year　　春学期／SPRING SEMESTER
曜限 ／Day, Period	水3／Wed 3
開講区分 ／semester offered	春学期／Spring
単位数 ／Credits	2.0
学年 ／Year	1,2,3,4
主担当教員 ／Main Instructor	横塚　志行
遠隔授業科目 ／Online Course	－

担当教員情報/Instructor Information

教員名 ／Instructor	教員所属名 ／Affiliation
横塚　志行	経営学科／MANAGEMENT

授業の目的・内容 ／Course Objectives	本講義は、春学期（データサイエンス入門a）では、データサイエンスを支える環境（ビッグデータ、インターネット）、データ分析の手順、統計の基礎を学びます。秋学期（データサイエンス入門b）では、データ利活用に関わる環境（セキュリティ、情報倫理）、データベースの基礎、および春学期で学んだ統計の応用を扱い、実践的な分析につなげます。 〇春学期：「データサイエンス入門a」 ・データサイエンスを支える環境（ビッグデータ、インターネット） ・データ分析の手順 ・機械学習の概要 ・記述統計の基礎（度数分布、平均、標準偏差、ヒストグラム、相関係数など） ・確率・推測統計の基礎（確率変数、正規分布、標本と母集団、中心極限定理など） 〇秋学期：「データサイエンス入門b」 ・データ利活用の前提（セキュリティ、情報倫理） ・データベースの概要とSQL ・推測統計の応用（区間推定、仮説検定） データサイエンスの重要性は企業活動の中でますます高まっています。本講義を通じて基礎を身につけることで、受講者が卒業後もデータを用いた課題解決やプロジェクトに主体的に取り組めることを目指します。 また、本講義は経営学科の学位授与方針（DP）に則り、情報技術に関する専門知識の提供を通じて、情報処理の原理を理解し、実務にも接続しやすい内容となるよう構成します。
授業の形式・方法と履修上の注意 ／Teaching method and Attention the course	初回講義では、学習内容、講義の進め方、成績評価方法について説明します。 本講義は対面授業を原則とし、受講にあたっては以下を前提とします。 ・授業中にPCを操作しながら進める場合があります。各自が所有するPCを持参してください。 ・本講義では基礎的な数学的表現を扱いますが、必要に応じて十分な説明を行います。 ・本講義は、データサイエンス入門a／bをセットで学ぶことを想定しています。両科目を併せて受講することで、データサイエンスに関する知識とデータ分析手法の基礎を体系的に習得できます。 ・データ分析をExcelで行います。 ・各学期の最終回（最終授業日）に、総復習として期末テストを実施します。 ・本講義は全学年を対象とします。
使用言語 ／Language used	日本語/Japanese
採用している授業方法 ／Teaching methods used	プレゼンテーション/Presentation
事前・事後学修の内容 ／Before After Study	事前事後の学習時間は合計４時間である。 講義参加者は、事前学習として事前提示予定のレジュメを事前に読んでおいてほしい（２時間）。 事後学習は、授業ノートなどを目を通し内容を理解を促進してほしい（１時間）。 上記以外にも、データサイエンスに関する記事等を日常的に入手しておき当該分野の動きを把握してほしい(1時間)。
テキスト1 ／Textbooks1	書籍名 ／Title 著者 ／Author name 出版社 ／Publisher ISBN ／ISBN その他（任意） ／other
テキスト2 ／Textbooks2	書籍名 ／Title 著者 ／Author name 出版社 ／Publisher ISBN ／ISBN その他（任意） ／other
テキスト3 ／Textbooks3	書籍名 ／Title 著者 ／Author name 出版社 ／Publisher ISBN ／ISBN その他（任意） ／other
参考文献等1 ／References1	書籍名/ｻｲﾄ名 ／Title プレステップ統計学Ⅱ 著者 ／Author name 稲葉由之 出版社/URL ／Publisher 弘文堂 ISBN ／ISBN 4335000871 その他（任意） ／other
参考文献等2 ／References2	書籍名/ｻｲﾄ名 ／Title 著者 ／Author name 出版社/URL ／Publisher ISBN ／ISBN その他（任意） ／other
参考文献等3 ／References3	書籍名/ｻｲﾄ名 ／Title 著者 ／Author name 出版社/URL ／Publisher ISBN ／ISBN その他（任意） ／other
評価方法 ／Evaluation	授業最終日（最終回）にテストを実施します。 成績評価は、出席、課題（30〜40％程度）、期末テスト（60〜70％程度）を総合して行う予定です。 単位取得には出席7回(50%)以上が必要です。 期末試験に参加できない場合は追試験を実施します。
関連科目 ／Related Subjects	特殊講義a(AI入門a） 特殊講義b(AI入門b） 特殊講義b(データサイエンス入門b） 現代社会１(数理・データサイエンス・AI)
備考 ／Notes
到達目標 ／Learning Goal	経済・経営・環境分野の現場で活躍する人々の講演を通じて、それらの現場の実態および今後の展望等について理解・分析し、見解を提示できるようにする。
DPとの関連 ／Relation to DP	【19カリ・済】---------- ○:幅広い教養 【19カリ・営】---------- ○:幅広い教養 ○:経営分野での専門的知識 【24カリ・済】---------- ○:幅広い教養 【24カリ・営】---------- ○:幅広い教養 ○:経営分野での専門的知識 【24カリ・環】---------- ○:幅広い教養

回 ／Time	授業計画（主題の設定） ／Class schedule	授業の内容 ／Contents of class	事前・事後学修の内容 ／Before After Study
1	講義の進め方	講義の進め方を説明する
2	ビッグデータとインターネットの進展	ICTの進展により生まれたデータ駆動型社会、Society 5.0についてふれ、その事例であるビッグデータ活用事例について学ぶ。	事前：レジュメの一読 事後：講義ノートの確認
3	多様なデータとインターネットの仕組み	ビッグデータの流通を加速するインターネットの仕組み（プロトコル等）を理解するとともに、インターネット上で流通するデータの種類や形式（構造化・非構造化、情報量、文字コードなど）について学ぶ。	事前：レジュメの一読 事後：講義ノートの確認
4	データ分析の作成手順	データサイエンスの活用事例（仮説検証・知識発見等）の共通した考え方である「課題設定→データ収集・整備→分析→解釈・意思決定→評価・改善」というデータ分析プロセスを学ぶ。	事前：レジュメの一読 事後：講義ノートの確認
5	機械学習の概要	近年データサイエンスの分野でも機械学習が多く利用されており、その概要を説明する。	事前：レジュメの一読 事後：講義ノートの確認
6	データ分析の前処理	通常データは汚れていることが多く、データ分析を行う前のデータクレンジングについて学ぶ。	事前：レジュメの一読 事後：講義ノートの確認
7	データ可視化（様々なグラフ）	様々なグラフ表現によるデータ可視化手法を学ぶ。	事前：レジュメの一読 事後：講義ノートの確認
8	データ可視化（分割表、クロス集計表の作成）	大量のデータを集計し、特徴や関係性を分かりやすく把握するための分割表・クロス集計表の作成を学ぶ。	事前：レジュメの一読 事後：講義ノートの確認
9	度数分布表、ヒストグラム、代表値	データのばらつきをヒストグラムで可視化し、その分布の特徴を捉える代表値（平均・中央値・最頻値など）を学ぶ。	事前：レジュメの一読 事後：講義ノートの確認
10	分散、標準偏差	代表値である平均を中心としたデータの散らばりを表す指標として、分散と標準偏差の意味と使い方を学ぶ。	事前：レジュメの一読 事後：講義ノートの確認
11	散布図、相関係数、回帰式	散布図を用いて2変数の関係を可視化し、相関係数による相関の強さの把握と、相関関係と因果関係の違いを理解する。	事前：レジュメの一読 事後：講義ノートの確認
12	確率変数、正規分布	データ分析の基礎として、代表的な確率分布である正規分布の性質を理解する。	事前：レジュメの一読 事後：講義ノートの確認
13	標本と母集団,大数の法則と中心極限定理	標本と母集団の違いを踏まえ、サンプリング処理によって得られる標本が大数の法則・中心極限定理によりどのように母集団の性質を推定できるかを学ぶ。	事前：レジュメの一読 事後：講義ノートの確認
14	総復習	総復習を行い理解を含める