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年度	2026年度	開講部局	教養教育
講義コード	30850001	科目区分	情報・データサイエンス科目
授業科目名	情報・データ科学入門[1法夜,1経夜]
授業科目名 （フリガナ）	ジョウホウ・データカガクニュウモン
英文授業科目名	Introduction to Information and Data Sciences
担当教員名	湧田　雄基
担当教員名 (フリガナ)	ワクダ　ユウキ
開講キャンパス	東千田	開設期	1年次生   後期   セメスター（後期）
曜日・時限・講義室	(後) 水13-14：オンライン
授業の方法	演習	授業の方法 【詳細情報】	オンライン（同時双方向型）
単位	2.0	週時間	2	使用言語	J : 日本語
学習の段階	1 : 入門レベル
学問分野（分野）	21 : 社会人基礎
学問分野（分科）	08 : 情報教育
対象学生
授業のキーワード	情報科学，データサイエンス，情報倫理，調査と情報処理，プログラミング，人工知能
教職専門科目		教科専門科目
教養教育での この授業の位置づけ	全ての科目受講の基礎となる，情報科学とデータサイエンスに関する基礎的知識・技能を学ぶ
学習の成果	１．情報科学とデータサイエンスに関する基礎的知識・技能に基づきデータの処理や情報の受発信を適切に行うことができる。 ２．データを活用する上で必要な情報倫理と社会的課題について説明することができる。
授業の目標・概要等	高度情報化社会の中でデータおよびコンピュータを活用していくのに必要となる基礎的な知識や技能を得る。さらに，有用性と問題点，情報倫理上の課題を検討した上でデータサイエンスと情報科学の知見を活用する能力を身につけ，将来，新しく現れる技術にも対応していく態度を育てる。
授業計画	第1回 データサイエンス概論（ガイダンス） 　・ガイダンス 　・社会で起きている変化 　・用語の定義（データサイエンス・AI・BI・DX） 　・TAエージェントの説明 　・授業開始時アンケート 第2回 データサイエンスのプロセス、必要なスキル 　・データ・AI利活用の現場 　・DSに必要なスキル 　・求められる人材 　【演習】CRISP-DMに沿って、関心分野のDS事例を作成する〔AI援用〕 第3回 社会で活用されているデータ 　・社会で活用されているデータ 　【演習】データを探す：オープンデータの利用〔AI援用〕 第4回 データ・AIの活用領域 　・データ・AIの活用領域 　【演習】関心分野でのデータ・AI活用を調査する〔AI援用〕 第5回 データ・AI利活用のための技術 　・データ・AI利活用のための技術 　【演習】データ解析の手法を1つ選び、関心分野での活用事例を調査する〔AI援用〕 　【課題1】DSプロセスに関する記述・論述 第6回 データ・AI利活用の最新動向 　・データ・AI利活用の最新動向 　【演習】データ・AI利活用のビジネスモデルを調査する〔AI援用〕 第7回 データを読む（統計の基礎） 　・データを読む 　【演習】表計算ソフトでデータを読む 第8回 データを扱う（表計算による処理） 　・データを扱う 　【演習】表計算ソフトで集計・整形する（並び替え・重複除去・フィルタ・ユニークリスト取得） 第9回 データを説明する（可視化） 　・データを説明する 　・環境準備（次回以降のPython演習に向けて） 　【演習】表計算ソフトでデータを可視化する 第10回 プログラミングとデータ構造の基礎（Python・Colab入門） 　・データ構造とプログラミング基礎 　・データハンドリング（環境の起動・基本操作） 　【演習】AI援用でデータを読み込む 　【課題2】簡単なデータ処理 第11回 データ・AIを扱う上での留意事項（ELSI・倫理） 　・データ・AIを扱う上での留意事項 　・データハンドリング（環境の利用①） 　【演習】生成AIを適切に使う工夫と結果の検証 第12回 Pythonによるデータハンドリング（pandas） 　・データハンドリング（環境の利用②） 　【演習】AI援用でデータを可視化する 第13回 データを守る（情報セキュリティ） 　・データを守る上での留意事項 　・データハンドリング（関数） 　【演習】データの匿名加工の方法について論述する 第14回 データを守る（事故事例）と可視化（matplotlib） 　・データを守る上での留意事項 　・データハンドリング（matplotlib） 　【演習】AI援用でデータを可視化する 第15回 まとめと発展（自身の研究への応用） 　・全体のまとめと振り返り 　・応用基礎レベル/大学院レベルへの接続 　・授業終了時アンケート 　【課題3】データ科学を自身の研究に応用する考察（記述・論述）
教科書・参考書等	基本的に教材はオンラインで提供する。参考書、参考資料は各担当教員が適宜紹介する。
授業で使用する メディア・機器等	Microsoft Teams, moodle
	【詳細情報】	テキスト、配付資料、Web教材、映像、必携PC
授業で取り入れる 学習手法	ディスカッション, 授業後レポート
予習・復習への アドバイス	ガイダンス、及び各授業担当教員の指示に従うこと。 指定した期間中にオンライン講座を受講すること。
履修上の注意 受講条件等	掲示内容をよく確認の上、指定された教室に集まること。
成績評価の基準等	成績評価は、授業への参加姿勢、課題レポートを考慮して評価します。 ・授業回ごとのレポート/授業への参加姿勢/授業や演習への積極的な参加：60％ ・課題レポート等：40％
実務経験
実務経験の概要と それに基づく授業内容
メッセージ	コンピュータを利用しますが、コンピュータ、アプリケーションソフトの操作法に関する授業ではありません。
その他
すべての授業科目において，授業改善アンケートを実施していますので，回答に協力してください。 回答に対しては教員からコメントを入力しており，今後の改善につなげていきます。