授業の主題
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本講義では，webブラウザ上でPythonプログラミングが可能なGoogle Colaboratoryを用いて，基本的な数理・データサイエンス・AIの技術を座学とグループワークを通じて習得する．
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学修目標（到達目標）
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「数理・データサイエンス・AI」の知識及びデータ分析技術は，知識集約型社会，Society5.0においては必須技能である。本講義では，オープンデータを用いてデータ解析を行い，研究におけるデータ分析能力の向上を図るとともに，自身の研究活動における課題解決に数理・データサイエンス・AIを活用するための基本的な技術を習得する。本講義を通じて，データ解析結果に対して社会的・科学的な価値を与えることができるようになることが，授業の到達目標及びテーマである。
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授業概要
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第１・２回は， Google Colaboratoryを用いて基本的な数理・データサイエンス・AIの技術を習得する。第３回は，ソーシャルメディア，オープンデータを扱う上での留意事項を確認する。第4-7回は，グループ分けを行った後，オープンデータを各グループで調査・収集・解析する。第8回には，それらの成果発表を行う。
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講義スケジュール
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評価方法と割合
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評価方法
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評価は，「合（達成度60％以上）」「否（同60％未満）」で判定する。
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評価の割合
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・（ 50 ）％ レポート
・（ 30 ）％ 発表スライド
・（ 20 ）％ 最終成果発表
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ルーブリック
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【授業別ルーブリック】
| 評価項目 | 評価基準 |
| 模範的 | 標準 | 要改善 |
| データサイエンス基礎についての知識 | データサイエンスの各種基礎事項を理解し，具体的な事例を説明できる。 | データサイエンスの各種基礎事項を理解している。 | データサイエンスの各種基礎事項について理解していない。 |
| データエンジニアリング基礎についての知識 | データエンジニアリングの各種基礎事項を理解し，具体的な事例で説明できる。 | データエンジニアリングの各種基礎事項を理解している。 | データエンジニアリングの各種基礎事項について理解していない。 |
| AI基礎についての知識 | AIの各種基礎事項を理解し，具体的な事例で説明できる。 | AIの各種基礎事項を理解している。 | AIの各種基礎事項について理解していない。 |
| プログラミング言語の知識 | プログラミング言語の特徴を理解し，具体的な事例で説明できる。 | プログラミング言語の特徴を理解している。 | プログラミング言語の特徴を理解していない。 |
| 実践力 | オープンデータに対し，プログラミング言語を使って，高度な分析や多様な可視化ができる。 | オープンデータに対し，プログラミング言語を使って，分析および可視化ができる。 | オープンデータに対し，プログラミング言語を使って，分析や可視化ができない。 |
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授業時間外の学修に関する指示
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予習に関する指示
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講義中に配布するGoogle ColaboratoryのURLにアクセスし，不明な部分を調べておく。
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予習に関する教材
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オンデマンド教材以外の指示・課題
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復習に関する教材
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オンデマンド教材以外の指示・課題
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教科書・参考書
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教科書
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978-4-06-523809-7
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北川源四郎, 竹村彰通編 ; 内田誠一 [ほか] 著
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講談社
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2021
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978-4-06-530789-2
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北川源四郎, 竹村彰通編 ; 赤穂昭太郎 [ほか] 著
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講談社
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2023
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オフィスアワー等（学生からの質問への対応方法等）
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授業開始時に指示する。
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履修条件
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令和4年度入学者で「数学・データサイエンス・AI発展」の履修を希望する方は、所属の学務担当係までお問い合わせください。
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その他履修上の注意事項や学習上の助言
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各自が所有するノートパソコンを充電して持参すること．
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