Numbering Code		Year/Term	2022 ・ Second semester
Number of Credits	2	Course Type	Lecture
Target Year	Master's students	Target Student
Language	Japanese	Day/Period	Tue.4
Instructor name	KOYAMADA KOUJI (Academic Center for Computing and Media Studies Professor)
Outline and Purpose of the Course	可視化は、画像を通じて、データを人間に認識させる技術のことで、ビッグデータ時代になり重要になってきている。特に、科学的方法（現象の観察・学術問いの設定・仮説の構築・検証）の実践において、利用されるものが科学的可視化（ビジュアルデータサイエンス）である。科学的方法は、自然科学・社会科学・人文科学に共通するものであり、文系や理系には関係しない。 本授業では、ビジュアルデータサイエンスを通して、社会のかかえる課題を明らかにして、その課題を解決策をデザインする。解決策の提示については、論文形式のレポートを作成させ、そのうえで様々な背景をもった聴衆に対して口頭発表させて、フィードバックを得る機会を提供する。
Course Goals	この科目を履修し、学修目的を達成した結果、可視化技術を用いて、社会のもつ課題の解決策をデザインできるようになる。解決策のデザインとして、科学的方法を代表する仮説検証法を活用できるようになる。 また、データ取得に必要な基本的素養を身につけ 仮説検証で必要となるデータとしては、各種オープンデータ、そして必要な場合には、学生自ら取得したデータを利用できるようになる。
Schedule and Contents	以下のような課題について授業を実施する。(各回1-3コマ) 1.授業の目的と概要の理解。 2.科学的方法の進め方とデータ可視化の方法、学術論文検索法の学習。 3.可視化ソフトの活用方法の習得 4.学術的問いの設定と仮説の構築 5.仮説検証のためのデータ収集 6.データ視覚的分析（可視化ソフトの利用） 7.最終発表(日本語による口頭発表、表彰) 8.フィードバック【1回】
Evaluation Methods and Policy	別途ホームページで指示する投稿規程・要領に従って執筆されたプログラミング課題レポートと授業における積極性等を考慮して成績評価を行う．
Course Requirements	プログラミングに経験はなくても興味をもっていること．インターネット，電子メール，ワープロ，表計算ソフト，プレゼンテーションソフトについて利用経験がある，もしくは授業期間内に自習できること．
Study outside of Class (preparation and review)	授業に関連した公開コンテンツについて指示することがあるので、その場合は、事前に目を通しておくこと
References, etc.	研究ベース学習, 小山田、日置、古賀、持元, (コロナ社、2011年), ISBN:978-4-339-07793-3