データサイエンスのための統計学入門Ｉ（データリテラシー）

実際のビジネスの現場において，データを活用した変革が急務となった今，データサイエンスやそれに準じるスキルを有する人材の重要性が分野を問わず高まっている。社会の実データや実課題を適切に読み解き，分析・判断できるようになることを目的として，データが示す傾向や性質を知るための記述統計の基盤となる考え方やその技法を理解するとともに，実際に記述統計分析を体験し習得することを本授業の目標とする。
本授業では，文部科学省が推進する「数理・データサイエンス・AI 教育プログラム認定制度 (リテラシーレベル)」モデルカリキュラム学修項目の内，『2. データリテラシー』 の内容を主にカバーし，データ・AIの社会での利活用についての知識も深めるとともに，実際にデータ解析やプログラミングを体験することを目標とする。さらに，STEAM教育を意識したプログラミング実習により，論理的思考力を強化することも目標とする。

・記述統計の基礎的な知識・技法を理解することで，問題・課題点を発掘し，その基礎に戻りながら，解決策や行動指針を考えることができるようになる。
・社会の実データ，実課題を適切に読み解き，分析・判断できるようになる。
・分析結果を適切に読み取り、科学的な意思決定を行えるようになる。
・データを適切に分析して，データの特徴や関連性を説明できるようになる。データハンドリングや可視化を自らできるようになる。
・自ら課題を設定し、いかなるデータと分析技法を用いればそれを解決に導くことができるのか考えられるようになる。
・ソフトウェア操作法（Excelおよびフリーの統計アドインHADなど）やプログラミング（Python）の基本を身につけ、独力で目的とした結果を導出できるようになる。
・プログラミング実習を通して論理的思考力を強化する。

・講義内容の録画映像へのリンクと講義資料をWebClassにて毎回配布し，遠隔講義（オンデマンド）形式にて進める。
・実習の時間も設け，実際に Excel(およびフリーの統計アドインHADなど），Python などの簡単にデータ分析を実行できるソフトウェアの操作やプログラミングを行う。また，ビジュアル言語によるプログラミングも体験する。

授業後に提出いただくコメントペーパーの内容を活用し，皆さんの理解度や興味，学習環境等を加味しながら、授業を進める。その結果として，内容や順番が変わる場合がある。

WebClassで毎回の授業後に小テストを実施し、提出後に正解・解説を提示する。
定期試験に代わる課題については、WebClassから提出後にコメント・成績を提示する。（詳細は授業で説明する）

予習：本シラバスと授業で配布する資料を確認し、要点となりそうな内容や理解が難しそうな点の洗い出しをすること。また必要があれば、各自で高校数学の復習や関連する講義を積極的に履修するなどして、知識を補うようにすること。
復習：授業動画や配布資料を確認し、知識として定着させること。実習した分析を独力で実行できるように繰り返し練習すること。

毎回の授業で提出するコメントペーパー/小課題：60点（各4点×15回）
定期試験に代わる中間課題（テーマは5回目の授業にて発表する）：20点
定期試験に代わる期末課題（テーマは12回目までの授業にて発表する）：20点

教科書は使用せず、毎回授業資料を配布する。

授業中に適宜紹介する。

・WebClassに授業内容を掲示するので，掲示する授業映像，配布資料や課題を必ず確認すること。実習は必ず自分で行ってみること。
・授業内容を理解するために履修者本人の努力を推奨する。わからないことがある時には初めから教員や人に尋ねるのではなく、まずは書籍やインターネットを通じて情報を集め、自ら解決する道を探ってみること。（※質問は歓迎します）
・内容の把握は勿論のこと，事象の背景を含めた本質についての基本的な理解を期待する。