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| 回数 | 授業スケジュール | 授業時間外学習・時間(分) |
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| 1 | ガイダンス
データサイエンス導入(1-4: データ・AI利活用のための技術①)
・データ解析(予測、グルーピング、相関分析、パターン発見など) | ・事前に参考書を読んだり、キーワードを調査する(120)
・授業で取りあげた様々な事例について、疑問点や興味を持った項目について調査する(120) |
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| 2 | データサイエンス導入(1-4: データ・AI利活用のための技術②)
・非構造化データ処理(言語処理、画像/動画処理、音声/音楽処理など)
・データ可視化、パターン認識 | ・事前に参考書を読んだり、キーワードを調査する(120)
・授業で取りあげた様々な事例について、疑問点や興味を持った項目について調査する(120) |
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| 3 | データサイエンス導入(1-4: データ・AI利活用のための技術③、1-5: データ・AI活用の現場)
・AIについて(特化型AIと汎用AI、今のAIができることとできないこと) | ・事前に参考書を読んだり、キーワードを調査する(120)
・授業で取りあげた様々な事例について、疑問点や興味を持った項目について調査する(120) |
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| 4 | データサイエンス導入(1-6: データ・AI利活用の最新動向)
・AI等を利用した新しいビジネスモデル
・深層ニューラルネットワーク | ・事前に参考書を読んだり、キーワードを調査する(120)
・授業で取りあげた様々な事例について、疑問点や興味を持った項目について調査する(120) |
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| 5 | Excel(1)
・Excelの基本操作(ブックを操作する)
・データの入力・編集 | ・事前にテキストを読む(120)
・授業で学んだ内容や時間内で理解できなかった項目について復習する(120) |
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| 6 | Excel(2)
・表の作成
・関数を入力する(SUM、AVARAGE) | ・事前にテキストを読む(120)
・授業で学んだ内容や時間内で理解できなかった項目について復習する(120) |
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| 7 | Excel(3)
・相対参照と絶対参照
・様々な関数①(COUNT、RANQ.EQ、IFなど) | ・事前にテキストを読む(120)
・授業で学んだ内容や時間内で理解できなかった項目について復習する(120) |
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| 8 | Excel(4)
・様々な関数②(LOOKUP、ROUNDなど) | ・事前にテキストを読む(120)
・授業で学んだ内容や時間内で理解できなかった項目について復習する(120) |
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| 9 | Excel(5)
・グラフを描く(棒グラフ、円グラフなど) | ・事前にテキストを読む(120)
・授業で学んだ内容や時間内で理解できなかった項目について復習する(120) |
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| 10 | Excel(6)
・データベース
・フィルター
・ピボットテーブル | ・事前にテキストを読む(120)
・授業で学んだ内容や時間内で理解できなかった項目について復習する(120) |
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| 11 | Excel演習課題①の作成 | ・事前に課題内容について分析を行い、演習課題の構想を練る(180)
・授業時間内で完成できなかった箇所を補完したり、完成した課題を推敲したりして、問題点がないか確認する(60) |
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| 12 | Excel(7)
・操作の自動化(マクロ、VBA) | ・事前にテキストを読む(120)
・授業で学んだ内容や時間内で理解できなかった項目について復習する(120) |
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| 13 | Excel(8)
・VBAによるプログラミング① | ・事前にテキストを読む(120)
・授業で学んだ内容や時間内で理解できなかった項目について復習する(120) |
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| 14 | Excel(9)
・VBAによるプログラミング② | ・事前にテキストを読む(120)
・授業で学んだ内容や時間内で理解できなかった項目について復習する(120) |
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| 15 | まとめ
Excel演習課題②の作成 | ・事前に課題内容について分析を行い、演習課題の構想を練る(180)
・授業時間内で完成できなかった箇所を補完したり、完成した課題を推敲したりして、問題点がないか確認する(60) |
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