タイトル
2025 年度 夏季集中
全学共通科目/英語科目/教養教育科目 昼間 		日英区分: 日本語
数理・データサイエンスの基礎
Basic Mathematical and Data Sciences 		 
講義番号 科目区分 学期
910412 全学共通科目 夏季集中
ナンバリングコード 教室
UILZ0LWLZ0001N 文・法・経済学部講義棟26番講義室
必修･選択の別 メディア授業科目
必修 －
単位数 曜日・時限
1 その他
担当教員（ローマ字表記）
吉長　裕司　[YOSHINAGA Yuji], 成廣　孝　[NARIHIRO Takashi]
持続可能な開発目標（SDGs）
  • 質の高い教育をみんなに
  • 産業と技術革新の基盤をつくろう
対象学生
法
他学部学生の履修の可否
対象学生の項目を参照
連絡先
ynohjadedema@mx3.tiki.ne.jp（吉長）
オフィスアワー
講義後，教室にて（吉長）
学部･研究科独自の項目
関連しない
使用言語
日本語
授業の概要
近年，情報通信技術の発達および普及により大量のデータが収集・蓄積されているが，それらは活用されなければ意味をもつ情報とはならない。このようなデータを対象とする学問分野がデータサイエンスである。
本授業では，データサイエンスの基盤となる統計および数理の基礎とスキル，データサイエンスの応用事例，さらにAI・機械学習の基礎を学び，社会におけるデータサイエンスの果たす役割を理解する。
到達目標
(1) データの基本的な分析方法を理解し，コンピュータを用いて実践することができる。
(2) 現実の課題に対するデータサイエンスの役割を理解する。
(3) AI・機械学習の基礎を理解する。
授業計画
集中講義は，2025年9月29日（月）2～7限，9月30日（火）1限～8限で実施する。

第1回：9月29日（月）2・3限（吉長）
　現代社会におけるデータサイエンス(1)：データサイエンスとは

第2回：9月29日（月）4・5限（吉長）
　データ分析の基礎(1)：記述統計

第3回：9月29日（月）6・7限（吉長）
　コンピュータを用いたデータ分析：Excel演習

第4回：9月30日（火）1・2限（吉長）
　データ分析の基礎(2)：統計の応用
　現代社会におけるデータサイエンス(2)：画像と音声
　生成AIの概要

第5回：9月30日（火）3・4限（吉長）
　機械学習の事例紹介：機械学習の概要と事例
　機械学習の基礎：分類と回帰

第6回：9月30日（火）5・6限（吉長）
　現代社会におけるデータサイエンス(3)：情報倫理
　機械学習の発展：ニューラルネットワーク

第7回：9月30日（火）7・8限（成廣）
　政治学におけるデータ活用
授業時間外の学習(予習･復習)方法(成績評価への反映についても含む)
授業において別途指示する。
授業形態・学習方法
(1)授業形態-全授業時間に対する[講義形式]:[講義形式以外]の実施割合
80% ： 20%
(2)授業形態-授業全体の中のアクティブ･ラーニングの内容
協働的活動(ペア･グループワーク､ディスカッション､プレゼンテーションなど)
なし
対話的活動(教員からの問いかけ､質疑応答など)
１～２回程度
思考活動(クリティカル･シンキングの実行､問いを立てるなど)
半分未満
理解の確認･促進(問題演習､小テスト､小レポート､授業の振り返りなど)
半分以上
(3)授業形態-実践型科目タイプ
該当しない
(4)授業形態-履修者への連絡事項
特別な配慮を必要とする場合は，事前にご相談ください。
使用メディア･機器･人的支援の活用
(1-1)視聴覚メディア(PowerPointのスライド､CD､DVDなど)
ほぼ毎回
(1-2)学習管理システム(Moodleなど)
ほぼ毎回
(1-3)人的支援(ゲストスピーカー､TA､ボランティアなど)
ほぼ毎回
(2)履修者への連絡事項
特別な配慮を必要とする場合は，事前にご相談ください。
教科書
教科書1 ISBN 978-4-8223-4130-5
書名 大学生のためのデータサイエンス(Ⅰ)　－改訂版－
著者名 滋賀大学データサイエンス学部　編
出版社 日本統計協会 出版年 2021
教科書2 ISBN 978-4-8223-4053-7
書名 大学生のためのデータサイエンス(Ⅱ)　－ビジネスにつながる「機械学習」の基礎知識から先進事例まで－
著者名 滋賀大学データサイエンス学部　編
出版社 日本統計協会 出版年 2021
備考
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https://okadai.text.univ-coop.net/でご確認下さい。
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参考書
備考
成績評価
滋賀大学DS-MOOCによる確認テスト（20%），小テスト（40%），および演習課題提出（40%）により評価する。
受講要件
なし
教職課程該当科目
該当なし
JABEEとの関連
(c)数学、自然科学、情報技術に関する知識とそれらを応用できる能力
持続可能な開発目標（SDGs）

(教育)すべての人に包摂的かつ公正な質の高い教育を確保し、生涯学習の機会を促進する。
(インフラ、産業化、イノベーション)強靱（レジリエント）なインフラ構築、包摂的かつ持続可能な産業化の促進及びイノベーションの推進を図る。
実務経験のある教員による授業科目
該当する
本科目では，企業（メーカー）の情報部門で中央コンピュータの運用管理，および銀行・行政・企業等のシステム開発の実務経験を持つ教員が，学術研究の経験と合わせて，理論と実践をバランス良く学べる授業を実施する。
備考/履修上の注意
・PCを用いた確認テスト，小テスト等を実施するので，毎回ノートPCを持参すること。
・1日目はExcelを操作するので，Excel2019以上のバージョンで，マウスを使用することを推奨する。
・2025年度は集中講義（1日目3コマ＝50分×6回，2日目4コマ＝50分×8回）のため，ノートPCの充電用の電源コードを必ず持参すること。
・教室の机にはコンセントがないので，充電用として，教室に延長コード（20～30口分）を用意する。適宜，充電すること。
・授業には，3名のTA（ティーチング・アシスタント）が参加するので，困ったことがあれば，相談すること。
・集中講義のため，通常の授業とは異なる授業運営をすることがある。授業で適宜連絡する。
・やむを得ない理由で欠席する場合は，できるだけ早く担当教員（吉長裕司，ynohjadedema@mx3.tiki.ne.jp）へメールで連絡すること。その場合の成績評価については個別に対応する。
学習成果（LCOs）
「学修成果（LCOs）」 関連するコア・コンピテンシー 評価の方法
自分の目指す専門領域以外の幅広い分野に対して関心を寄せることができる。 人類の文化、社会と自然に関する知識の理解 確認テストおよび小テスト
自分の目指す専門領域以外の幅広い分野に関する基礎を身につけている。 人類の文化、社会と自然に関する知識の理解 確認テストおよび小テスト
自ら進んでエビデンスに基づいた情報を収集することができる。 情報リテラシー 課題
得られた情報を数量的に分析し、適切に活用することができる。 数量的スキル 課題
情報の収集・分析・活用から積極的かつ効果的な情報発信ができる。 情報リテラシー 課題
※コア・コンピテンシーに関する説明
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