団体名

滋賀大学

課程名

大学生のためのデータサイエンス（Ⅰ）改訂版

課程区分

その他

地域：詳細

全国（オンライン開講）
所在地：滋賀県彦根市馬場一丁目1-1
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科目・講師

開講日時

2023/08/04～2023/12/01

受講期間の目安

4週間

受講料

無料

学費支援
（奨学金）

無し

学費支援（教育訓練給付金）

無し

ジャンル

データサイエンス

通学／通信区分

通信

講座の実施形式

オンラインのみ

募集期間

2023/08/04～2023/12/01

プログラムの分野

情報・数理・データサイエンス・統計 　

講座の実施期間について

1か月未満

講座レベル

リテラシーレベル（学士課程級）

機関コード

14201

定員

なし

講座の概要

　今日の社会は、情報通信技術の普及により、個人の様々な履歴、各種製造・販売データ、ネットワーク情報などの大量かつ多様なデータが簡単に集められるようになってきました。このビッグデータなど様々なデータを対象とする学問分野がデータサイエンスです。データサイエンスは多くの場面で注目されており、たとえば、様々な行動履歴に基づくタイプ診断、調査・アンケートに基づく顧客の需要予測、不良品の製造・機械の故障に関する予兆検知などに活用されています。
　現在、データサイエンスはほとんどの分野で必要とされているにもかかわらず、データサイエンティストがかなり不足していると言われています。また、データサイエンスを専門的に学ぶ人でなくても、データに基づく意思決定の重要性を認識することが重要です。そこで、「数理及びデータサイエンスに係る教育強化拠点」の拠点校の一つである滋賀大学は「データサイエンス教育の全学・全国への展開」を目的として本講義を開講します。
　この講義では、データの収集・加工・処理、データの分析、分析結果の解釈とその活用というデータサイエンスにおいて重要な3要素について紹介します。特に、理論的な手法だけでなく、様々な応用事例についても紹介しています。

【講座内容】
Week1：現代社会におけるデータサイエンス
・データサイエンスとAIの役割 ＊
・データサイエンスとAIの役割（続）＊
・データの取得・管理　(1)データの収集と保存
・データの取得・管理　(2)データの管理
・データの入手方法
・データの分析 ＊
・データサイエンスと画像処理技術　(1)デジタル画像の構成
・データサイエンスと画像処理技術　(2)画像処理の応用
・データサイエンスと音声処理技術　(1)音声データ処理
・データサイエンスと音声処理技術　(2)音声認識入門
・データサイエンスと情報倫理　(1)情報倫理の基礎知識 ＊
・データサイエンスと情報倫理　(2)情報利用とAIの死角 ＊
Week2：データ分析の基礎
・ヒストグラム ＊
・箱ひげ図
・平均・分散・標準偏差
・散布図（2つの量の関係の視覚化）
・相関係数（2つの量の関係の要約）
・回帰直線（2つの量の関係の定式化）
・回帰直線（データへの当てはまり）
・データ分析で注意すべき点（相関と因果の違い）
・データ分析で注意すべき点（観察研究と実験研究）
・データ分析で注意すべき点（標本調査）
・主成分分析 ＊
・クラスター分析 ＊
Week3：コンピュータを用いたデータ分析
・Excelを用いたヒストグラムの作成
・Excelを用いた箱ひげ図の作成
・Excelを用いた散布図と回帰直線
・Rを使ってみる
・Rによるデータ分析
・Rのさらなる活用
・Pythonのインストールと基本操作
・Pythonを使ったデータの整理と可視化
・Pythonを使ったデータの分析と、より高度な可視化
Week4：データサイエンスの応用事例
・保険（基本的な仕組み）
・保険（自動車保険）
・金融（銀行におけるデータ活用）
・マーケティングリサーチ　概要編
・マーケティングリサーチ　企画編
・マーケティングリサーチ　事例編
・染色体上で遺伝子を探す
・疾患関連遺伝子を探す
・品質管理

＊印のあるタイトルは2021年10月に新規追加・改訂となった講義です。

講座レベル

基礎レベル

対象とする職業の種類

データサイエンスの基礎を学びたい社会人

科目一覧

修了要件

得点率60%以上

成績評価の方法

毎週確認テスト

社会人が受講しやすい工夫

曜日・時間に関係なく、いつでもどこでも受講できるオンライン講座です。

ホームページ

https://lms.gacco.org/courses/course-v1:gacco+ga109+2023_08/about

自由PR

　このたび、文部科学省「数理・データサイエンス・AI 教育のモデルカリキュラム」に対応し、入門編の MOOC「大学生のためのデータサイエンス（Ⅰ）」を、近年目覚ましい AIとデータサイエンスの関わり、情報倫理などのトピックスを盛り込み、クラスター分析や主成分分析などデータ分析手法の紹介を加え、リニューアルしました。
ビジネスでも必須のデータサイエンスについての自主学習に最適です。皆様どうぞ奮ってご活用ください。

動画埋め込みURL

https://youtu.be/0iLbCfPt3SU

社会人が受講しやすい工夫

任意時期開講のため設定なし 　
MOOC講座 　

受講料の割引や補助金

割引・補助金の適用はない 　

講座の途中参加

任意時期開講のため途中参加なし

活用が想定される企業の業種

建設業 　 運輸業 　 医療・福祉業 　 介護・看護業 　 学術研究・専門・技術サービス業 　 情報通信・情報サービス業 　 金融・保険業 　 不動産業 　 製造業 　 宿泊・飲食業 　 卸売・小売業 　 農業・林業 　 漁業 　 鉱業・採石業 　 電気・ガス・熱供給・水道業 　 娯楽業 　 教育・学習支援業 　 公務 　

受講が想定される方の職種

事務・企画 　 営業・販売 　 サービス 　 電気・電子 　 機械・組込エンジニア・技能工 　 ITエンジニア（システムインフラ開発など） 　 インターネット専門職 　 建築 　 土木 　 素材 　 食品 　 医薬品 　 コンサルタント 　 金融 　 クリエイティブ（広告、ゲーム、ファッションなど） 　 講師（教育機関における教職員等） 　 公務員 　 医療・福祉 　 運輸 　 農林漁業 　

おすすめの受講者層

内定者 　 新入社員 　 若手社員 　 中堅社員 　 管理職 　 シニア社員 　 経営者・経営幹部 　

企業の受入実績

あいおいニッセイ同和損害保険　自動車、薬品、情報・通信、精密機器等の大企業・中小企業
1万人以上が受講　年齢・性別は不明
受講後の聞き取りを行っていないため不明
特になし