データサイエンスとは、統計学と情報学に知識を得るだけではなく、それらのスキルを実際に使いこなし、現場の問題を解決することである。そのためには、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すること（PDCAサイクル）が重要となる。本授業では、データサイエンスが使われている現場について知り、様々な問題に対する分析のニーズを知ることを目的とする。
●新型コロナウイルスの影響で、本講義はオンラインで開催します。オンライン講義室や課題などの連絡はSUCCESSで行います。必ずSUCCESSメールを確認してください。
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データサイエンスについての理解を深め、PDCAサイクルにおける一連の流れ「計画→データ収集・加工・分析→分析結果の確認→結果の解釈・問題解決策の提案（価値創造）」を理解する。
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1. ガイダンス
2. PDCAサイクルとは
3．教員またはデータを実際に扱う実務家によるデータサイエンスの紹介
4．教員またはデータを実際に扱う実務家によるデータサイエンスの紹介
5．教員またはデータを実際に扱う実務家によるデータサイエンスの紹介
6．教員またはデータを実際に扱う実務家によるデータサイエンスの紹介
7．教員またはデータを実際に扱う実務家によるデータサイエンスの紹介
8．教員またはデータを実際に扱う実務家によるデータサイエンスの紹介
9. 教員またはデータを実際に扱う実務家によるデータサイエンスの紹介
（3回分）3～9回の中で、いずれかのタイミングで、データを扱う現場の見学を行う。
10．現状の課題の確認と、その課題について検証するためのデータについてのグループ討論
11．現状の課題の確認と、その課題について検証するためのデータについてのグループ討論
12．現状の課題の確認と、その課題について検証するためのデータについてのグループ討論
13．課題及び検証用データについてクラス全体で議論を行う
14．課題及び検証用データについてクラス全体で議論を行う
15. 課題及び検証用データについてクラス全体で議論を行う
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演習時間を授業中に確保するため、時間外学習を必須としない。
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授業への取り組み、課題、レポート等によって総合的に判断する。
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秀: 到達目標を達成し、極めて優秀な成績を修めている。
優: 到達目標を達成し、優秀な成績を修めている。
良: 到達目標を達成し、良好な成績を修めている。
可: 到達目標を達成している。
不可: 到達目標を達成していない。
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