団体名

放送大学

課程名

デジタル社会のデータリテラシー（「数理・データサイエンス・AI（リテラシーレベル）講座」）

課程区分

公開講座

地域：詳細

科目・講師

開講日時

2021年4月～2022年3月

受講期間の目安

8時間

受講料

8,000円（放送大学の在学生は800円で受講できます。）

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

数理・データサイエンス・AI

通学／通信区分

通信

募集期間

随時

講座の概要

　『データ思考』とは、身の回りに溢れるデータを適切に理解するための基本的な数学・統計・コンピュータ処理の知識の習得というだけではなく、データを活用し社会価値に結び付け、同時に、批判的な考察もできる、データで社会の現象を捉え意思決定を高度化する、思考力・判断力・表現力を指します。この科目では、デジタル社会の読み・書き・そろばんである『データ思考』を育むデータリテラシｰの内容をスポーツや環境、生活、ビジネスなど身の回りの社会の実例に沿って、分かり易く解説します。

《第1回》担当講師：渡辺　美智子　放送大学客員教授（立正大学データサイエンス学部教授）
　社会をデータでかたる
　【1A】データサイエンスの第一歩
　【1B】ビジネスデータサイエンス1（ゲスト：孝忠　大輔　氏（NEC））
　【1C】構造化データを作る
　【1D】データサイエンスサイクル

《第２回》担当講師：渡辺　美智子　放送大学客員教授（立正大学データサイエンス学部教授）
　質的データを活用した問題解決
　【2A】データの表現技術
　【2B】ビジネスデータサイエンス２（ゲスト：孝忠　大輔　氏（NEC））
　【2C】質的データ処理
　【2D】公平な比較か

《第３回》担当講師：小野　陽子　放送大学客員准教授（横浜市立大学准教授）
　量的データを活用した問題解決
　【3A】データの計量化・可視化
　【3B】マネージメントデータサイエンス（ゲスト：中川　みゆき　氏（帝国データバンク））
　【3C】量的データ処理

《第4回》担当講師：大橋　洸太郎　放送大学非常勤講師（文教大学講師）
　データのばらつき
　【4A】ばらつきの捉え方
　【4B】ヘルスケアデータサイエンス（ゲスト：村上　真　氏(FiNC)）
　【4C】ばらつきの管理

《第５回》担当講師：竹内　光悦　放送大学客員教授（実践女子大学教授）
　相関分析
　【5A】2つの量的データ間の関係
　【5B】スポーツデータサイエンス（ゲスト：河野　岳志　氏、高橋　朋孝　氏（データスタジアム））
　【5C】相関

《第6回》担当講師：小野　陽子　放送大学客員准教授（横浜市立大学准教授）
　回帰予測
　【6A】予測モデルの考え方
　【6B①】ファッションデータサイエンス１（ゲスト：エマ　理永　氏（エマリーエ））
　【6B②】ファッションデータサイエンス２（ゲスト：エマ　理永　氏（エマリーエ））
　【6C】回帰分析

《第７回》担当講師：大橋　洸太郎　放送大学非常勤講師（文教大学講師）
　データ収集の方法
　【7A】統計調査の基本
　【7B】マーケティングデータサイエンス（ゲスト：萩原　雅之　氏（トランスコスモス））
　【7C】標本調査
　【7D】質問作りのポイント

《第８回》担当講師：塩澤　友樹　放送大学非常勤講師（岐阜聖徳学園大学講師）
　確率に基づく判断
　【8A①】クロス集計表とベイズの定理
　【8A②】仮説検定の考え方
　【8B】医療データサイエンス（ゲスト：高橋　邦彦　東京医科歯科大学教授）
　【8C】クロス集計表の利用と仮説検定の実践

講座レベル

基礎レベル

身につけられる知識、技術、技能

・データの特徴を読み解き、起きている事象の背景や意味合いを理解できる
・データを読み解く上で、ドメイン知識が重要であることを理解する
・データの発生現場を確認することの重要性を理解する
・データの比較対象を正しく設定し、数字を比べることができる
・適切な可視化手法を選択し、他者にデータを説明できる
・不適切に作成されたグラフ/数字に騙されない
・文献や現象を読み解き、それらの関係を分析・考察し表現することができる
・スプレッドシート等を使って、小規模データ（数百件～数千件レベル）を集計・加工できる

科目一覧

修了要件

各回の講義映像の視聴及び確認テストへの合格

修了時に付与される学位・資格等

放送大学キャリアアップ支援認証制度の修了証及びデジタルバッジ

成績評価の方法

確認テスト（IBT：インターネットを利用した試験）の評価

社会人が受講しやすい工夫

講義映像の視聴と、講義内容の理解度を確認するための小テストによって構成されており、全てオンデマンドで、パソコン、タブレットPC、スマートフォン等からお好きな時間に学ぶことができます。

ホームページ

https://www.ouj.ac.jp/hp/special/article/datascience.html

自由PR

この公開講座は、数理・データサイエンス教育強化拠点コンソーシアムが策定した「数理・データサイエンス・AI（リテラシーレベル）モデルカリキュラム」に準拠した内容で構成されており、初級レベルの数理・データサイエンス・AIについて体系的に分かりやすく学修することができます。
本講座はモデルカリキュラムの中でも「基礎」部分に該当しています。