授業形態： 対面
変更の場合にはSULMSに記載する。
授業の目的と概要： データサイエンティストとは、統計学と情報学の知識だけではなく、それらのスキルを実際に使いこなし、現場の問題を解決できる体系的能力を持つ者である。データサイエンティストとして働くためには、問題を設定し、問題を解決するために必要なデータを定め、データを収集し、分析結果を理解し、その分析結果の確認及び活用できること（PPDACサイクル）が必要である。本授業では、グループワークでデータの分析を行い、発表する。
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データサイエンスについての理解を深め、PPDACサイクルにおける一連の流れ「問題設定→計画→データ収集→加工・分析→結果の解釈・問題解決策の提案（価値創造）」を理解し、実行する。
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1. PPDACサイクル（１） *全クラス合同
2. PPDACサイクル（２） *全クラス合同
3. グループワーク・分析のアイディア出し
4. Excel基本操作・セルの演算／要約統計量の計算＋グループワーク
5. Excelヒストグラムの作り方／相関と回帰＋グループワーク
6. Excel信頼区間＋グループワーク
7. Excelロジスティック回帰＋グループワーク
8. （クラス内）中間発表
9. グループワーク
10. グループワーク
11. グループワーク
12. グループワーク
13. グループワーク
14. （クラス内）最終発表
15. 全体発表
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中間発表・最終発表に必要な資料を授業時間外にグループで集まって作成する。
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授業参加（70%）と最終レポート(30%)で総合的に判断する。データの分析を自分の視点で行い、発表としてまとめられれば合格とする。
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最終レポートは適切な分析手法を使い、PPDACサイクルに従ったわかりやすいプレゼンになっているかどうかを見る。
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データサイエンス入門 (データサイエンス大系)、第2版
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和泉志津恵ら
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学術図書出版社
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2021
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スタディノート「大学生のためのデータサイエンス（I）」改訂版
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滋賀大学データサイエンス学部
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日本統計協会
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2021
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4489023170
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Excelでやさしく学ぶ統計解析
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石村貞夫, 劉晨, 石村友二郎 著,石村, 貞夫, 1949-,劉, 晨, 1971-,石村, 友二郎,
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東京図書
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2019
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データ解析のためのロジスティック回帰モデル
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宮岡 悦良 (翻訳)
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共立出版
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2017
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スタディノート「統計学２：推測統計の方法」
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竹村彰通ら
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日本統計協会
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2015
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医療系のための統計入門
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景山三平ら
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実教出版
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2015
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臨床研究における標本数の設計、データベースの作成、解析用データの加工・分析などの実務経験をもつ教員が、その実務経験を生かして、データ駆動型データサイエンス教育を行う。
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