科目名 Course Title	文理融合データサイエンス�T［23A0177］ Interdisciplinary program on data science I
授業言語 Language	Japanese
科目区分・科目種	情報	クラス	全学科
コンピテンシー	◎創造的思考力，◎問題解決力，◎内的統制感，○省察的思考力	ｶﾗｰｺｰﾄﾞ
単位数	2.0単位	履修年次	1〜2年

担当教員	土山　玄
学期	後期
曜日・時限・教室	金曜 1 〜 2 限 理学部3号館701室

授業の形態
講義，演習，対面授業のみ

教科書・参考文献
教科書については初回の授業でアナウンスします。

ＡＬＨ区分
ＡＬＨ（アクティブ・ラーニング・アワー）※を実施する

アクティブラーニングの技法
ＡＬ技法は授業に用いない

評価方法・評価割合
小論文（レポート）=70%（中間レポート：30％，期末レポート：40%），授業への参加態度=10%，ALH(アクティブ・ラーニング・アワー)=20%

主題と目標
本授業の主題はデータサイエンスの手法を学ぶことに加え、文化現象を対象にデータサイエンスの手法を用いた事例を概観し、文理融合型の研究におけるデータ分析の有効性と重要性を学ぶことです。それゆえ、本授業ではデータサイエンスの手法を理解することだけではなく、文化に関するデータに対してデータサイエンスの分析手法をどのように応用するのか理解することが重要になります。 また、本授業では、生活に必要なデータサイエンスの基礎を直感的に理解できる内容をめざしながら、卒業研究の際に必要になりえるデータ分析の基礎も身につけてもらうことを目標とします。

授業計画
ALHを除く全13回の授業内容は下記の8項目です。 1. データサイエンスとデジタルヒューマニティーズ 2. 人文系データの可視化（ヒストグラム・箱ひげ図） 3. テキストデータの作成と分析 4. 文の長さの分析（推定・検定） 5. 特徴語の抽出（カイ二乗検定） 6. 小説の発表年の予測（回帰分析） 7. 文章の書き手の識別（判別分析） 8. 文献の分類（主成分分析・クラスター分析） ALH1. 「Ethics and Data Science」という電子書籍（無料、Kindle）のチャプター1を読み、要約と感想を提出する（第7回） ALH2. 「Ethics and Data Science」のチャプター2を読み、要約と感想を提出する （第13回） 文理融合データサイエンス�TではExcelとプログラミング言語Rを使用した演習も行います。

時間外学習
時間外には復習として講義資料を読み返すことを推奨する。また、本授業では文理融合データサイエンスに関連する書籍を紹介する。余裕がある受講生にはそれらの書籍を読むことを薦める。

学生へのメッセージ
各自のコンピュータにExcelとRをインストールし、積極的にデータ分析を体験してもらいたい。データサイエンスには体験することで理解が深まることがたくさんあります。また、本授業では予習よりも復習を重視することを薦めます。授業で採り上げた内容に不明なことがあれば積極的に質問してください。

学生の問い合わせ先
tsuchiyama.gen@ocha.ac.jp