| 英文名 | Practice in Data Science | |
|---|---|---|
| 科目概要 | 生物環境科学科２年後期 [月曜日3・4時限]、２群科目、必修、実習、１単位(45時間) |
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| 担当者 | (◎は科目責任者，※は実務経験のある教員) ◎長坂 善禎※、 大出 亜矢子※ | |
| 講義室 | 831講義室、コンピュータ実習室 | |
| 備考 | 科目ナンバリング：VE204-BS19 |
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| JABEE認定プログラム履修の手引き（表3・14）との関連 | D | |
(1) 実験結果の整理とレポート提出のための基礎知識と技術を習得する
(2) コンピュータを用いたデータ解析に必要な統計計算法を習得する
(3) コンピュータネットワークを利用した情報収集・解析・発信法を習得する
(4)「データサイエンス」科目での学習内容のコンピュータ実習
卒業論文作成において必須のソフトウェアであるMicrosoft Excel、Word、Power Pointの基本的操作法や、エクセルを利用したデータ分析について講義する。授業の初めに課題ごとに提出されたレポートの評価について説明する。また、課題ごとの到達目標に達していない場合、レポートを返却し再レポートの提出を求める。
コンピュータ演習、講義、レポート、プレゼンテーション
環境科学に関する知識として、Microsoft Excel、Word、Power Pointを用いた資料の作成能力や、データ解析に必要な基本的な統計的処理能力を身に着ける。
〇DP 1：豊かな人間性と高い倫理観
◎DP 2：環境科学に関する理解と高度の知識・技能
| 回 | 項目 | 内容 | 担当者 | 日時 |
|---|---|---|---|---|
| 1 | ガイダンス | 教科書の紹介／コンピュータ実習室および端末機の利用法とWindows 10の基本操作についての説明）／日本語入力 | 長坂 善禎 大出 亜矢子 |
③④ |
| 2 | Social Networking Serviceの利用 | Web閲覧と検索、図書館情報検索システムの利用法 | 長坂 善禎 大出 亜矢子 |
③④ |
| 3 | デザイン文書作成、アップロード | デザイン文書の作成（MS-Word）、数式作成（MS-Word）、ファイルのアップロード | 長坂 善禎 大出 亜矢子 |
③④ |
| 4 | 表、図の作成 | 表、図の作成（MS-Excel） | 長坂 善禎 大出 亜矢子 |
③④ |
| 5 | データサイエンス１（関数を使った表計算とヒストグラム、箱ひげ図） | 関数および関数の組み合わせによる計算（MS-Excel）ヒストグラム、箱ひげ図の作成 | 長坂 善禎 大出 亜矢子 |
③④ |
| 6 | データサイエンス２（統計処理） | アドインソフトの組み込みと基本統計量の求め方（MS-Excel） | 長坂 善禎 大出 亜矢子 |
③④ |
| 7 | データサイエンス３（統計処理） | 回帰分析と相関分析1（MS-Excel） | 長坂 善禎 大出 亜矢子 |
③④ |
| 8 | データサイエンス４（統計処理） | 回帰分析と相関分析２，クロス集計（MS-Excel） | 長坂 善禎 大出 亜矢子 |
③④ |
| 9 | データサイエンス５（統計処理） | t検定と分散分析（MS-Excel） | 長坂 善禎 大出 亜矢子 |
③④ |
| 10 | データサイエンス５（統計処理） | 統計処理の復習（MS-Excel） | 長坂 善禎 大出 亜矢子 |
③④ |
| 11 | レポート作成 | 作成した図表やWeb検索結果及び統計処理結果を盛り込んだレポートの作成（MS-Word 、MS-Excel） | 長坂 善禎 大出 亜矢子 |
③④ |
| 12 | プレゼンテーション１ | プレゼン用スライド作成（各自）（MS-Power Point）。 | 長坂 善禎 大出 亜矢子 |
③④ |
| 13 | プレゼンテーション２ | 作成したスライドのプレゼンテーション（班・個人）。 | 長坂 善禎 大出 亜矢子 |
③④ |
| 14 | 実習全体のまとめ | 全体と通して実習内容を再確認する。 | 長坂 善禎 大出 亜矢子 |
③④ |
(1) データを基に図表を作成し、レポート形式の提出書類を作成できる。
(2) データの統計処理ができる（基本統計量、回帰分析、相関分析、t検定、分散分析）。
(3) コンピュータネットワークを利用して、情報の収集・発信ができる。
(4 ) プレゼンテーション用のスライドが作成でき、スライドを用いたプレゼンテーションができる。
コンピュータを用いた実技試験（50点）、レポート（50点）で評価する。また、欠席は－5点、遅刻は－2点として評価点に換算する。再試験は、学習時の記録を参考に一度認めることがある。
【授業時間外に必要な学習の時間：14時間】
予習：毎回の実習終了時に、次回の実習内容を連絡するので、教科書などを活用する。
復習：平日、コンピュータルームは19:00まで利用できる。実技の習得は必須なので、項目毎に復習を欠かさないこと。
実務経験の授業への活用方法：ビジネス文書の効率的な作成方法や最先端のデータマイニング等についても解説する。
実社会ではコンピュータによる文書作成と図表作成およびインターネット利用等の能力は、いわゆるコンピュータリテラ
シーとなっている。中学・高校からコンピュータに触れてきた学生が、実習のけん引役となっているかというとそうともい
えない。コンピュータの基本操作を体系的に学んでこなかったことが理由であろう。本実習ではレポート作成や卒業論文
をまとめる過程で必要な知識と技術を確実に習得できるようにして欲しい。
| 種別 | 書名 | 著者・編者 | 発行所 |
|---|---|---|---|
| 教科書 | よくわかる Microsoft Word 2021 & Microsoft Excel 2021 & Microsoft PowerPoint 2021 | FOM出版 | |
| 参考書 | 必要に応じて資料を配付する。 | ||
| 参考書 | ２）データサイエンス大系「データサイエンス入門」 |
竹村彰通・姫野哲人・高田聖治編 | 学術図書出版 |