1. データ駆動社会においてデータサイエンスを学ぶことの意義を説明できる．
2. コンピュータでのデータ表現の基礎を理解し，データ分析のためのデータセットを作成できる．
3. データの性質や分析目的に応じて，適切なデータの分析手法，データ可視化手法を選択し，実装できる．
4.暗号・認証の基本原理を理解し，説明および簡単な実装ができる．
概要:
さまざまな情報技術の進展に伴って社会のDX化が進む中で，データやAIに関する基礎的な知識・スキルを習得した人材が求められている．このデータを活用し，そこから価値を生み出す学問分野がデータサイエンスである．本科目ではデータやAIを活用するために必要な基礎的な数学を学ぶとともに，データの分析手法，可視化手法を学ぶ．
授業の進め方・方法:
教科書内容は，本科目および後期科目 応用情報処理IIの2科目で学習する．基本的には教科書に沿って授業を進める．適宜演習を取り入れ，学習内容の習得を目指す．
注意点:
本科目は，文部科学省が推進する数理・データサイエンス・AI 応用基礎レベルプログラムを踏襲した学習内容となっている．データから意味を抽出し，現場にフィードバックできる能力，AIを活用して解決につなげる基礎能力を修得すること，そして，自らの専門分野に数理・データサイエンス・AIを応用するための大局的な視点を獲得することが目標となる．
質問や相談は，直接，メール，Teamsで随時受け付けます．不明な点をそのままにせずに，質問・相談をして解決すること．
〇自学について
（事前学習） 教科書を読んでおくこと．
（事後学習） 必要に応じて課題を課すので，指定された期日までに提出すること．
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週 |
授業内容 |
週ごとの到達目標 |
| 前期 |
| 1stQ |
| 1週 |
ガイダンス
データ駆動型社会とデータサイエンス |
データ駆動社会におけるデータサイエンスの必要性を説明できる
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| 2週 |
数学基礎（ベクトル，行列，微分・積分） |
ベクトル・行列，微分・積分がデータサイエンスにどのように関わるかを説明できる
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| 3週 |
数学基礎（確率統計），分析設計 |
確率・統計がデータサイエンスにどのように関わるかを説明でき，データ活用のための分析設計について説明できる
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| 4週 |
データ観察 |
データを集計して特徴を観察できる
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| 5週 |
データ可視化 |
基本的なデータ可視化手法について説明でき，適した手法により可視化できる
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| 6週 |
回帰分析 |
基本的な回帰分析の手法について説明でき，データに適した手法で回帰分析ができる．
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| 7週 |
時系列データ解析，多変量データ解析 |
基本的な時系列データ解析や多変量データ解析の手法について説明でき，データに適した手法で分析ができる．
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| 8週 |
前期中間試験 |
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| 2ndQ |
| 9週 |
試験の返却と解説，ビッグデータとデータエンジニアリング |
ビッグデータとデータエンジニアリングの関係について理解し，ビッグデータの活用事例を説明できる
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| 10週 |
データ表現 |
コンピュータ内部における各種データの表現方法について説明でき，代表的なデータ構造を利用したプログラムを作成できる
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| 11週 |
データ収集 |
データの収集方法について理解し，必要なデータを収集できる
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| 12週 |
データ加工 |
データの加工方法について理解し，データを加工できる
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| 13週 |
データベース |
関係データベースについて理解し，簡単なデータベース問い合わせができる
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| 14週 |
ITセキュリティ |
情報セキュリティに関する技術について説明できる
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| 15週 |
前期定期試験 |
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| 16週 |
試験返却と解説、まとめ
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| 分類 | 分野 | 学習内容 | 学習内容の到達目標 | 到達レベル | 授業週 |
| 専門的能力 | 分野別の専門工学 | 情報系分野 | プログラミング | プログラミングの基本的な構造を理解し、プログラムを記述できる。 | 3 | 前11,前12 |
| サブルーチンの概念を理解し、これらを含むプログラムを記述できる。 | 3 | 前11,前12 |
| 与えられた問題に対して、それを解決するためのソースプログラムを記述できる。 | 2 | 前11,前12 |
| 与えられたソースプログラムを解析し、プログラムの動作を予測できる。 | 2 | 前11,前12 |
| ソフトウェア生成に必要なツールを使い、ソースプログラムを実行できる。 | 2 | 前11,前12 |
| ソフトウェア | アルゴリズムの概念を理解し、与えられたアルゴリズムが問題を解決していく過程を説明できる。 | 2 | 前6,前7,前12 |
| 計算機工学 | 整数・小数を二進数、十進数、十六進数で表現でき、それぞれの間で相互に変換できる。 | 2 | 前10,前11,前12 |
| 整数・小数をコンピュータのメモリ上でディジタル表現する方法を説明できる。 | 2 | 前10,前11,前12 |
| その他の学習内容 | データモデル、データベース設計法に関する基本的な概念を説明できる。 | 2 | 前13 |
| データベース言語を用いて基本的なデータ問合わせを記述できる。 | 2 | 前13 |
| ディジタル信号とアナログ信号の特性について説明できる。 | 2 | 前4,前10,前12 |
| 情報を離散化する際に必要な技術並びに生じる現象について説明できる。 | 2 | 前4,前10,前12 |
| メディア情報の主要な表現形式や処理技法について説明できる。 | 2 | 前10,前12 |
| 分野別の工学実験・実習能力 | 情報系分野（実験・実習能力） | 情報系分野（実験・実習能力） | 与えられた問題に対してそれを解決するためのソースプログラムを、標準的な開発ツールや開発環境を利用して記述できる。 | 2 | 前11 |
| 標準的な方法を用いて、作成するプログラムの設計図を作成できる。 | 2 | 前11,前12 |