| 英文名 | Data Science | |
|---|---|---|
| 科目概要 | 生物環境科学科２年後期 [月曜日2時限、火曜日2時限(週1コマ)]、２群科目、必修、講義、２単位(30時間) | |
| 担当者 | (◎は科目責任者，※は実務経験のある教員) ◎村田 裕樹 | |
| 講義室 | ||
| 備考 | 科目ナンバリング：VE201-BS18 隔週で開講 | |
| JABEE認定プログラム履修の手引き（表3・14）との関連 | E | |
| 科目 | 教科に関する専門事項（高等学校 農業） |
|---|---|
| 施行規則に定める科目区分 |
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データサイエンスの学習に必要な、コンピュータの構造（ハードウエア）と、それを支えるオペレーティングシステム（基本ソフトウエア）の機能、および各種プログラミングの基礎、さらにデータベースやコンピュータ同士を接続したネットワークについてを学習する。さらにデータ分析、データサイエンスの手法について理解する。
大量の、また多様なデータを処理し、分析するためのデータサイエンスの重要性が増しており、コンピュータの利用とともにデータサイエンスをビジネスにつなげることが社会で必要とされている。本講義では、コンピュータの「構造」（ハードウエア）を理解するとともに，それを動かすための「機能」（基本・応用ソフトウエア）を学習する。構造では「コンピュータの歴史・種類」や「半導体・光通信の原理」などを、機能では「数の体系」（2進数）・「論理演算」・「O S」（基本ソフトウエア）・「プログラミング言語」・「情報セキュリティ」などを学ぶ。また「データ分析の基礎」・「データサイエンスの手法」を学ぶとともに、さらに、農学や生物環境科学との関連を重視し、研究事例を紹介する。
１）「指定教科書」を使って講義する。理解を確認するため「小テスト」を2〜3回実施する。さらに、「ビデオ映像」等を通じて理解を深める。
２）「講義の改善」（フィードバック）＝＞「小テスト」の成績、「授業評価」のアンケート調査結果、および「現代社会」のニーズ動向をそれぞれ反映し、次年度の講義の改善に努める。
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 |
|---|---|---|---|
| 1 | ガイダンス、コンピュータの基本構成 | 受講のねらいと諸注意、コンピュータの歴史、コンピュータと情報化社会（IT・ITC社会） | 村田 裕樹 |
| 2 | 数と情報の表現（1） | 数の表し方、2進法、2進数の演算、文字の表現、文字コード | 村田 裕樹 |
| 3 | 数と情報の表現（2） | データ圧縮、誤り訂正符号、ビット列の解釈、論理回路 | 村田 裕樹 |
| 4 | ＜基礎知識の確認＞ | 小テスト（1)と解説 | 村田 裕樹 |
| 5 | データ分析の基礎(1) | ヒストグラム、箱ひげ図、平均・分散、散布図長 | 村田 裕樹 |
| 6 | データ分析の基礎(2) | 相関係数、回帰直線 | 村田 裕樹 |
| 7 | データサイエンスの手法(1) | クロス集計、回帰分析 | 村田 裕樹 |
| 8 | データサイエンスの手法(2) | ニューラルネットワーク、機械学習とAI（人工知能） | 村田 裕樹 |
| 9 | ＜基礎知識の確認＞ | 小テスト（2）と解説 | 村田 裕樹 |
| 10 | コンピュータのハードウェアとソフトウェア | コンピュータ（電子計算機）、ハードウェアの構成要素、入力装置、出力装置、入出力インタフェース、記憶装置、演算装置、スペックの読み方、ソフトウェア | 村田 裕樹 |
| 11 | プログラムとプログラム言語、ＯＳ | プログラム言語の種類、プログラムを書くための基本、アルゴリズム、プログラム言語と開発環境、フローチャート、O Sの仕事 | 村田 裕樹 |
| 12 | ネットワークとセキュリティ | ネットワークの基本概念、ネットワークの物理的実体、クラウド、セキュリティ | 村田 裕樹 |
| 13 | ＜基礎知識の確認＞ | 小テスト（3）と解説 | 村田 裕樹 |
| 14 | 農学や生物環境科学との関連を重視し、研究事例を紹介および総括 | １）研究事例紹介 ２）基礎知識のまとめ、本試験対策 | 村田 裕樹 |
１）コンピュータの仕組みが理解できる。
２）コンピュータ内で行われる演算の仕組みが理解できる。
３）オペレーテｲングシステム（O S）の重要性を認識できる。
４）簡単なプログラミングができる。
５）データ分析の基礎が理解できる。
小テスト（3回、30％）、本試験（70％）に基づき成績を評価する。なお、欠席は－5点、遅刻は－2点として評価点に換算する。
【授業時間外に必要な学習の時間：60時間】
「予習」： 区分ごとに小テスト（3回）を課すので「講義の要点」をノートにまとめておくこと。教科書に加え、図書館やインターネットにて他の参考資料にも親しむこと。
「復習」： 小テストの結果で不得手な箇所を確認、理解すること。特にデータ分析やデータサイエンスの手法について理解を深めるには、午後の情報科学実習でコンピュータを実際に動かして確認する必要がある。
本講義は、情報化社会における基礎科目として重要な科目の1つであり、これを習得するには日々の努力が不可欠である。高校までの「情報の科学」科目について理解していることが必要。
| 種別 | 書名 | 著者・編者 | 発行所 |
|---|---|---|---|
| 教科書 | １）データサイエンス大系「情報科学概論」第2版 | 田中琢真 著 | 学術図書出版 |
| 教科書 | 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 |
| 参考書 | (なし) |