近年「ビッグデータ」という言葉が世の中に浸透するほど，理工・医療系のみならず，経済，経営などあらゆる分野で大量のデータを処理・分析し，価値を見出すことのできる「データサイエンティスト」の役割の重要性が指摘されている。また，日常生活においてもソーシャル・ネットワークやスマートフォンの急激な普及により，情報システムに気軽にアクセスし，生活の一部として大量のデータを利用・生成できるようになった。本講義では，データサイエンスやAIに関する知識・スキルを網羅的に学んでいくとともに，データに対する扱い方を知るために必要なExcelや簡単なプログラミングの基礎を修得する。

・ビッグデータの適用技術や応用技術を学び，それらの利点や問題点が分かり，自ら説明することができる。
・AIを正しく理解し，人間とAIの共生方法を自分で考えることができる。
・様々なグラフ表示や基本的な要約方法など，データの表現方法とその特徴を理解し，適切な読み取りができる。
・基本的なデータに対して，簡単なプログラムを実行できるようになる。

本講義はオンデマンド（WebClass）で実施する。各回は2部構成とし，前半はデータサイエンスの教養を身につけるための講義，後半はデータの活用方法を知るための演習を行う。また，授業内容の復習のため，理解度チェックや演習課題をWebClassを通じて回答・提出してもらう。

Excelやプログラミング言語Pythonの予備知識は必要としません。

WebClassを通じて理解度チェックの解答や提出した演習問題のフィードバックを行う。

次の授業までに配布資料を読み返し，演習問題に取り組むこと。また，次回の授業内容のキーワードについて事前に調べ，授業に臨むこと。
想定学修時間：1回の授業につき，予習1時間，復習3時間程度。

小テスト＝講義における理解度チェック，小レポート＝講義における演習課題とし，評価はそれぞれ30%を割り当てます。
定期試験に代わるレポートはWebClassを通じて行い，提出が無い場合は単位を取得することはできません。

教科書は使用しません。

講義内容はこの教科書に基づいて行います。

演習ではExcelを用いて行います。そのため，パソコンにExcelをインストールするなどの事前準備をお願いします。

パソコンにExcelが入っていない受講生は以下のURLを参照してください：
https://www.seijo.ac.jp/students/mnc/office365/