Visual Data Science

Numbering Code U-HUM22 18238 LJ10 Year/Term 2022 ・ Second semester
Number of Credits 2 Course Type Lecture
Target Year From 1st to 4th year 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
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