リテラシーレベルモデルカリキュラム対応教材

利用条件とアンケート

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モデルカリキュラムと対応する講義動画・スライド

1. 社会におけるデータ・AI利活用
2. データリテラシー
3. データ・AI利活用における留意事項
4. オプション

1. 社会におけるデータ・AI利活用

1-1. 社会で起きている変化

キーワード	数式なしまたは少なめ	補助教材	教科書シリーズとの対応
	社会で起きている変化(スライド・東京大学)
ビッグデータ、IoT、AI、ロボット	データサイエンスの役割 (1) (動画・滋賀大学) ビッグデータとIoT／CPS (動画・筑波大学)		教養としてのデータサイエンス
データ量の増加、計算機の処理性能の向上、AIの⾮連続的進化]	データサイエンスの役割 (2) (動画・滋賀大学)		教養としてのデータサイエンス
第4次産業革命、Society 5.0、データ駆動型社会			教養としてのデータサイエンス
複数技術を組み合わせたAIサービス			教養としてのデータサイエンス
人間の知的活動とAIの関係性			教養としてのデータサイエンス
データを起点としたものの見方、人間の知的活動を起点としたものの見方		データサイエンスと社会科学 (動画・筑波大学)	教養としてのデータサイエンス

1-2. 社会で活用されているデータ

キーワード	数式なしまたは少なめ	補助教材	教科書シリーズとの対応
	社会で活用されているデータ(スライド・東京大学)
調査データ、実験データ、人の行動ログデータ、機械の稼働ログデータなど	マーケティング(1) (動画・滋賀大学) 製造業 (動画・滋賀大学)	デジタル・ヒューマニティーズ—人文学と情報学の接点が導く新たな知識の世界 (動画・筑波大学) セシウム１３７全球データベースおよび環境放射能データの検索と公開サイト	教養としてのデータサイエンス
1次データ、2次データ、データのメタ化			教養としてのデータサイエンス
構造化データ、非構造化データ（文章、画像/動画、音声/音楽など）	テキストデータ (動画・滋賀大学) 画像データ (動画・滋賀大学) 音声データ (動画・滋賀大学)		教養としてのデータサイエンス
データ作成(ビッグデータとアノテーション)			教養としてのデータサイエンス
データのオープン化(オープンデータ)	データの入手方法 (動画・滋賀大学)		教養としてのデータサイエンス

1-3. データ・AIの活用領域

キーワード	数式なしまたは少なめ	補助教材	教科書シリーズとの対応
	データ・AIの活用領域(スライド・東京大学) データサイエンスの活用事例紹介 (スライド・東京都市大学) データ駆動型社会における津波高即時予測 (動画・筑波大学)
データ・AI活用領域の広がり(生産、消費、文化活動など)	マーケティング(2) (動画・滋賀大学) AI 戦略を定義してビジネスの価値を生み出す (協力企業) AI を受け入れる文化を築く重要性を理解する (協力企業)	ヒューマンインタラクション (動画・筑波大学) 現代サッカーボールの空力特性 (動画・筑波大学) サッカーの上達にデータを生かす (動画・筑波大学)	教養としてのデータサイエンス
研究開発、調達、製造、物流、販売、マーケティング、サービスなど	マーケティング(3) (動画・滋賀大学) 品質管理 (動画・滋賀大学) 企業分析 (動画・滋賀大学) AI 戦略を定義して製造業でビジネスの価値を生み出す (協力企業) AI 戦略を定義して金融サービスでビジネスの価値を生み出す (協力企業) AI 戦略を定義して医療分野でビジネスの価値を生み出す小売でのビジネス価値を生み出すための AI 戦略を定義する (協力企業) 教育機関での AI を使用したプロセスの変革 - UNSW ケーススタディの解決 (協力企業)		教養としてのデータサイエンス
仮説検証、知識発見、原因究明、計画策定、判断支援、活動代替、新規生成など	生命科学(1) (動画・滋賀大学) 生命科学(2) (動画・滋賀大学) 臨床医学・社会医学とデータサイエンスーヘルスサービスリサーチの視点から (動画・筑波大学) 生命科学とデータサイエンス (動画・筑波大学)		教養としてのデータサイエンス

1-4. データ・AI利活用のための技術

キーワード	数式なしまたは少なめ	教科書シリーズとの対応
	データ・AI利活用のための技術(スライド・東京大学) 人工知能と機械学習 (動画・筑波大学)
データ解析:予測、グルーピング、パターン発見、最適化、シミュレーション・データ同化など	データの分析 (動画・滋賀大学)	教養としてのデータサイエンス
データ可視化：複合グラフ、2軸グラフ、多次元の可視化、関係性の可視化、地図上の可視化、挙動・軌跡の可視化、リアルタイム可視化など		教養としてのデータサイエンス
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	画像処理 (動画・滋賀大学音声処理 (動画・滋賀大学)	教養としてのデータサイエンス
特化型AIと汎用AI、今のAIで出来ることと出来ないこと、AIとビッグデータ		教養としてのデータサイエンス
認識技術、ルールベース、自動化技術		教養としてのデータサイエンス

1-5. データ・AI利活用の現場

キーワード	数式なしまたは少なめ	教科書シリーズとの対応
	データ・AI利活用の現場(スライド・東京大学)
データサイエンスのサイクル（課題抽出と定式化、データの取得・管理・加工、探索的データ解析、データ解析と推論、結果の共有・伝達、課題解決に向けた提案）	データサイエンス：イントロダクション（動画「データマイニング入門-1-4・東京大学）データ分析を理解する (協力企業)	教養としてのデータサイエンス
流通、製造、金融、サービス、インフラ、公共、ヘルスケア等におけるデータ・AI利活用事例紹介	保険 (動画・滋賀大学) 銀行 (動画・滋賀大学)	教養としてのデータサイエンス

1-6. データ・AI利活用の最新動向

キーワード	数式なしまたは少なめ	教科書シリーズとの対応
	データ・AI利活用の最新動向(スライド・東京大学)
AI等を活用した新しいビジネスモデル(シェアリングエコノミー、商品のレコメンデーションなど)	マーケティング (動画・滋賀大学)	教養としてのデータサイエンス
AI最新技術の活用例 (深層生成モデル、敵対的生成ネットワーク、強化学習、転移学習など)	画像 (動画・滋賀大学) 音声 (動画・滋賀大学)	教養としてのデータサイエンス

2. データリテラシー

2-1. データを読む

キーワード	数式なしまたは少なめ	補助教材	教科書シリーズとの対応
	データを読む(スライド・東京大学)
データの種類（量的変数、質的変数）	データの種類 (スライド・九州大学)		教養としてのデータサイエンスデータサイエンスの基礎 Rで学ぶ統計的データ解析
データの分布(ヒストグラム)と代表値（平均値、中央値、最頻値）	代表値 (動画・滋賀大学) ヒストグラム (動画・滋賀大学) 可視化：ヒストグラム（動画「統計データ解析II-5-2・東京大学）メディアン・分位点(1)（動画「統計データ解析I-10-2・東京大学）メディアン・分位点(2)（動画「統計データ解析I-10-3・東京大学）頻度に基づく統計量（動画「統計データ解析I-10-5・東京大学）記述統計量によるデータの要約：順序統計量（動画「統計データ解析II-4-8・東京大学）データの分布と代表値 (スライド・九州大学)		教養としてのデータサイエンスデータサイエンスの基礎 Rで学ぶ統計的データ解析
代表値の性質の違い（実社会では平均値＝最頻値でないことが多い）	代表値 (動画・滋賀大学) 代表値の性質の違い (スライド・九州大学)		教養としてのデータサイエンスデータサイエンスの基礎 Rで学ぶ統計的データ解析
データのばらつき（分散、標準偏差、偏差値）	標準偏差 (動画・滋賀大学) モーメントに基づく統計量1（動画「統計データ解析I-9-6・東京大学）モーメントに基づく統計量2（動画「統計データ解析I-9-7・東京大学）記述統計量によるデータの要約: 概要（動画「統計データ解析II-4-6・東京大学）記述統計量によるデータの要約: 平均、分散、標準偏差（動画「統計データ解析II-4-7・東京大学）データのばらつき (分散、標準偏差、偏差値) (スライド・九州大学)		教養としてのデータサイエンスデータサイエンスの基礎 Rで学ぶ統計的データ解析
観測データに含まれる誤差の扱い			教養としてのデータサイエンスデータサイエンスの基礎
打ち切りや脱落を含むデータ、層別の必要なデータ	層別データ (動画・滋賀大学)		教養としてのデータサイエンス
相関と因果（相関係数、擬似相関、交絡）	相関係数 (動画・滋賀大学) 相関と因果 (動画・滋賀大学) 記述統計量によるデータの要約：相関係数（動画「統計データ解析II-4-10・東京大学）		教養としてのデータサイエンスデータサイエンスの基礎(因果以外対応)
母集団と標本抽出（国勢調査、アンケート調査、全数調査、単純無作為抽出、層別抽出、多段抽出）	標本調査 (動画・滋賀大学)	仮説検定入門 (動画・筑波大学)	教養としてのデータサイエンスデータサイエンスの基礎
クロス集計表、分割表、相関係数行列、散布図行列	クロス集計 (動画・滋賀大学) 層別クロス集計 (動画・滋賀大学) 相関と共分散（動画「統計データ解析I-10-1・東京大学）記述統計量によるデータの要約：相関係数（動画「統計データ解析II-4-10・東京大学）可視化：相関行列（動画「統計データ解析II-5-4・東京大学）		教養としてのデータサイエンス Rで学ぶ統計的データ解析
統計情報の正しい理解（誇張表現に惑わされない）			教養としてのデータサイエンスデータサイエンスの基礎

2-2. データを説明する

キーワード	数式なしまたは少なめ	教科書シリーズとの対応
	データを説明する(スライド・東京大学)
データ表現（棒グラフ、折線グラフ、散布図、ヒートマップ）	散布図 (動画・滋賀大学) 可視化：散布図（動画「統計データ解析II-4-12・東京大学）	教養としてのデータサイエンスデータサイエンスの基礎(ヒートマップ以外対応) Rで学ぶ統計的データ解析(ヒートマップ以外対応) データサイエンスのためのデータベース(ヒートマップ以外対応)
データの図表表現（チャート化）	箱ひげ図 (動画・滋賀大学) 可視化：箱ひげ図（動画「統計データ解析II-5-3・東京大学）	教養としてのデータサイエンス
データの比較（条件をそろえた比較、処理の前後での比較、A/Bテスト)		教養としてのデータサイエンス
不適切なグラフ表現（チャートジャンク、不必要な視覚的要素）		教養としてのデータサイエンス
優れた可視化事例の紹介（可視化することによって新たな気づきがあった事例など）		教養としてのデータサイエンス Rで学ぶ統計的データ解析データサイエンスのためのデータベース

2-3. データを扱う

キーワード	数式なしまたは少なめ	教科書シリーズとの対応
	データを扱う(スライド・東京大学)
データの集計（和、平均）	平均 (動画・滋賀大学)	教養としてのデータサイエンスデータサイエンスのためのデータベース
データの並び替え、ランキング		教養としてのデータサイエンスデータサイエンスのためのデータベース
データ解析ツール（スプレッドシート）	Excel (動画・滋賀大学)	教養としてのデータサイエンスデータサイエンスのためのデータベース
表形式のデータ（csv）		教養としてのデータサイエンスデータサイエンスのためのデータベース

3. データ・AI利活用における留意事項

キーワード：ELSI（Ethical, Legal and Social Issues）

データサイエンスにおける倫理 (スライド・東京都市大学)

3-1. データ・AIを扱う上での留意事項

キーワード	数式なしまたは少なめ	補助教材	教科書シリーズとの対応
	データ・AIを扱う上での留意事項(スライド・東京大学) 責任ある AI の基本原則を確認する (協力企業)	人工知能における倫理的，法的，社会的問題 (動画・筑波大学)
個人情報保護、EU一般データ保護規則(GDPR)、忘れられる権利、オプトアウト			教養としてのデータサイエンス
データ倫理：データのねつ造、改ざん、盗用、プライバシー保護	責任ある AI の管理プラクティスを特定する (協力企業)		教養としてのデータサイエンス
AI社会原則（公平性、説明責任、透明性、人間中心の判断）			教養としてのデータサイエンス
データバイアス、アルゴリズムバイアス			教養としてのデータサイエンス
AIサービスの責任論			教養としてのデータサイエンス
データ・AI活用における負の事例紹介			教養としてのデータサイエンス

3-2. データを守る上での留意事項

キーワード	数式なしまたは少なめ	教科書シリーズとの対応
	データを守る上での留意事項(スライド・東京大学)
情報セキュリティ：機密性、完全性、可用性		教養としてのデータサイエンス
匿名加工情報、暗号化、パスワード、悪意ある情報搾取		教養としてのデータサイエンス
情報漏洩等によるセキュリティ事故の事例紹介		教養としてのデータサイエンス

4. オプション

4-1. 統計および数理基礎

キーワード	導入	基本	教科書シリーズとの対応
	統計および数理基礎(スライド・東京大学)
確率、順列、組み合わせ		確率分布（スライド「統計データ解析I-8」・東京大学）確率分布（動画「統計データ解析I-7-5」・東京大学）離散分布（動画「統計データ解析I-7-6」・東京大学）離散一様分布（動画「統計データ解析I-7-7」・東京大学）二項分布（動画「統計データ解析I-8-3」・東京大学） Poisson分布（動画「統計データ解析I-8-4」・東京大学）幾何分布（動画「統計データ解析I-8-5」・東京大学）連続分布とは（動画「統計データ解析I-8-6」・東京大学）一様分布（動画「統計データ解析I-8-7」・東京大学）正規分布（動画「統計データ解析I-8-8」・東京大学）ガンマ分布（動画「統計データ解析I-8-9」・東京大学）ガンマ分布（つづき）（動画「統計データ解析I-9-2」・東京大学） χ2分布（動画「統計データ解析I-9-3」・東京大学） t分布（動画「統計データ解析I-9-4」・東京大学） F分布（動画「統計データ解析I-9-5」・東京大学）	データサイエンスのための数学
線形代数(ベクトル、ベクトルの基本的な演算、ノルム、行列とベクトルの積、行列の積、内積)			データサイエンスのための数学
1変数関数の微分と積分			データサイエンスのための数学
指数関数、対数関数			データサイエンスのための数学
集合、ベン図			データサイエンスのための数学（ベン図以外対応) データサイエンスの基礎

4-2. アルゴリズム基礎

キーワード	導入	教科書シリーズとの対応
	アルゴリズム基礎(スライド・東京大学)
アルゴリズムの表現（フローチャート、アクティビティ図）
並び替え（ソート）		Pythonで学ぶアルゴリズムとデータ構造
探索（サーチ）		Pythonで学ぶアルゴリズムとデータ構造

4-3. データ構造とプログラミング基礎

キーワード	導入	教科書シリーズとの対応
	データ構造とプログラミング基礎(スライド・東京大学)
数と表現、計算誤差、データ量の単位、文字コード、配列		Pythonで学ぶアルゴリズムとデータ構造(文字コード以外対応)
変数、代入、繰り返し、場合に応じた処理		Pythonで学ぶアルゴリズムとデータ構造 Rで学ぶ統計的データ解析

4-4. 時系列データ解析

キーワード	導入	基本	補助教材
	時系列データ解析(スライド・東京大学) 時系列解析とは（動画「数理手法VII-1-2」・東京大学）時系列データのプロット（動画「数理手法VII-1-3」・東京大学）時系列の前処理（変数変換）（動画「数理手法VII-1-4」・東京大学）時系列の前処理（階差・差分）（動画「数理手法VII-1-5」・東京大学）時系列の前処理（前期比・前年比）（動画「数理手法VII-1-6」・東京大学）時系列の前処理（移動平均・移動メディアン）（動画「数理手法VII-1-7」・東京大学）時系列の分布と定常性（動画「数理手法VII-2-1」・東京大学）自己共分散関数（動画「数理手法VII-2-2」・東京大学）自己相関関数（動画「数理手法VII-2-3」・東京大学）エルゴード性（動画「数理手法VII-2-4」・東京大学）自己共分散関数と自己相関関数の推定（動画「数理手法VII-2-5」・東京大学）相互共分散関数と相互相関関数（動画「数理手法VII-2-6」・東京大学）スペクトル（動画「数理手法VII-2-7」・東京大学）ピリオドグラム（動画「数理手法VII-2-8」・東京大学）ピリオドグラムの性質（動画「数理手法VII-2-9」・東京大学）時系列解析とは，時系列の前処理（スライド「数理手法VII-1」・東京大学）共分散関数, スペクトルとピリオドグラム（スライド「数理手法VII-2」・東京大学）	ARモデルの当てはめ (1)（動画「統計データ解析II-13-3」・東京大学） ARモデルの当てはめ (2)（動画「統計データ解析II-13-4」・東京大学） ARMAモデルの当てはめ (1)（動画「統計データ解析II-13-5」・東京大学） ARMAモデルの当てはめ (2)（動画「統計データ解析II-13-6」・東京大学） ARMAモデルの当てはめ (3)（動画「統計データ解析II-13-7」・東京大学）予測（動画「統計データ解析II-13-8」・東京大学） 1変量ARMAモデル（動画「数理手法VII-5-1」・東京大学）インパルス応答関数（動画「数理手法VII-5-2」・東京大学）自己共分散関数（動画「数理手法VII-5-3」・東京大学）偏自己相関係数とAR係数の関係（動画「数理手法VII-5-4」・東京大学）パワースペクトル（動画「数理手法VII-5-5」・東京大学）特性方程式（動画「数理手法VII-5-6」・東京大学） ARMAモデルによる時系列の解析（スライド「数理手法VII-5」・東京大学）	時系列データの解析(データと解析例・東京大学)
時系列データ（トレンド、周期、ノイズ）	時系列データ (動画・滋賀大学) 移動平均 (動画・滋賀大学) 時系列解析の概要（スライド「統計データ解析II-12」・東京大学）時系列解析の概要（動画「統計データ解析II-12-1」・東京大学）代表的な時系列モデル(1)（動画「統計データ解析II-12-2」・東京大学）代表的な時系列モデル(2)（動画「統計データ解析II-12-3」・東京大学）（弱）定常性（動画「統計データ解析II-12-7」・東京大学）自己共分散・自己相関(1)（動画「統計データ解析II-12-8」・東京大学）自己共分散・自己相関(2)（動画「統計データ解析II-12-9」・東京大学）	代表的な時系列モデル(3)（動画「統計データ解析II-12-4」・東京大学）代表的な時系列モデル(4)（動画「統計データ解析II-12-5」・東京大学）代表的な時系列モデル(5)（動画「統計データ解析II-12-6」・東京大学）
季節調整、移動平均	季節調整自己共分散・自己相関(3) （動画「統計データ解析II-12-10」・東京大学） (動画・滋賀大学) 季節調整モデル: 成分分解による情報抽出（スライド「数理手法VII-10」・東京大学）時系列解析の多成分分解（動画「数理手法VII-10-1」・東京大学）季節調整モデル（動画「数理手法VII-10-2」・東京大学）循環変動成分（動画「数理手法VII-10-3」・東京大学）曜日効果成分（動画「数理手法VII-10-4」・東京大学）地震波の分離抽出（動画「数理手法VII-10-5」・東京大学）地下水位データの分離（動画「数理手法VII-10-6」・東京大学）地震の影響の抽出（動画「数理手法VII-10-7」・東京大学）

4-5. テキスト解析

キーワード	導入	基本	教科書シリーズとの対応
	テキスト解析(スライド・東京大学)
形態素解析、単語分割、ユーザ定義辞書、n-gram、文章間類似度	テキスト分析の基礎（スライド「データマイニング入門-5」・東京大学）テキスト分析の基礎（動画「データマイニング入門-5-1」・東京大学）コーパス（動画「データマイニング入門-5-2」・東京大学）テキスト分析（動画「データマイニング入門-5-3」・東京大学）ベクトル空間モデル（動画「データマイニング入門-5-4」・東京大学） cos類似度（動画「データマイニング入門-5-5」・東京大学）	単語共起（動画「データマイニング入門-5-6」・東京大学）テキスト分析と学習タスク（動画「データマイニング入門-5-7」・東京大学） Pythonと文字列（動画「データマイニング入門-5-8」・東京大学）テキスト分析：課題(1)（動画「データマイニング入門-5-9」・東京大学）テキスト分析：課題(2)（動画「データマイニング入門-5-10」・東京大学）	テキスト・画像・音声データ分析
かな漢字変換の概要

4-6. 画像解析

キーワード	導入	補助教材	教科書シリーズとの対応
	画像解析(スライド・東京大学)	画像解析(サンプルコード・東京大学)
画像データの処理	画像処理 (動画・滋賀大学)		テキスト・画像・音声データ分析
画像認識、画像分類、物体検出	画像 (動画・滋賀大学)		テキスト・画像・音声データ分析(画像分類以外対応)

4-7. データハンドリング

キーワード	導入	基本	補助教材	教科書シリーズとの対応
	データハンドリング(スライド・東京大学)
データベース（リレーショナルデータベース、SQL）	データベース (動画・滋賀大学) データの世界における役割と責任について調べる (協力企業) コアデータの概念を調べる (協力企業) リレーショナルデータの概念を説明する (協力企業) 非リレーショナルデータの概念を調べる (協力企業) データ分析の概念について調べる (協力企業) Power BI でデータを取得する (協力企業)			データサイエンスのためのデータベース
プログラミング（Python、R等）	Python (1) (動画・滋賀大学) R (1) (動画・滋賀大学) Rプログラミング．統計ソフトウェアR入門（スライド「統計データ解析I-1」・東京大学） Rプログラミング．パッケージのインストール・データ構造（スライド「統計データ解析I-2」・東京大学） Rプログラミング．ベクトルと行列の計算（スライド「統計データ解析I-3」・東京大学） Rプログラミング．ファイルを用いたデータの読み書き（スライド「統計データ解析I-4」・東京大学） Rプログラミング．基本的な描画（スライド「統計データ解析I-5」・東京大学） Rプログラミング．データのプロット（スライド「統計データ解析I-6」・東京大学） Rプログラミング：統計ソフトウェアR入門．R言語とは（動画「統計データ解析I-1-3」・東京大学） Rプログラミング：統計ソフトウェアR入門．起動と終了（動画「統計データ解析I-1-4」・東京大学） Rプログラミング：統計ソフトウェアR入門．エディタの使い方（動画「統計データ解析I-1-5」・東京大学） Rプログラミング：統計ソフトウェアR入門．Rの基本操作（動画「統計データ解析I-1-6」・東京大学） Rプログラミング：統計ソフトウェアR入門．演習1（動画「統計データ解析I-1-7」・東京大学） Rプログラミング：統計ソフトウェアR入門．Rにおける関数（動画「統計データ解析I-1-8」・東京大学） Rプログラミング：統計ソフトウェアR入門．演習2（動画「統計データ解析I-1-9」・東京大学） Rプログラミング：統計ソフトウェアR入門．数の扱い（動画「統計データ解析I-1-10」・東京大学） Rプログラミング：統計ソフトウェアR入門．変数への代入（動画「統計データ解析I-1-11」・東京大学） Rプログラミング：パッケージのインストール（動画「統計データ解析I-2-1」・東京大学） Rプログラミング：データ構造．ベクトル (1)（動画「統計データ解析I-2-2」・東京大学） Rプログラミング：データ構造．行列（動画「統計データ解析I-2-4」・東京大学） Rプログラミング：データ構造．リスト（動画「統計データ解析I-2-5」・東京大学） Rプログラミング：データ構造．データフレーム（動画「統計データ解析I-2-6」・東京大学） Rプログラミング：ベクトルと行列の計算．ベクトルの計算（動画「統計データ解析I-2-7」・東京大学） Rプログラミング：ベクトルと行列の計算．行列とその演算（動画「統計データ解析I-2-8」・東京大学） Pythonプログラミング：Python（動画「データマイニング入門-1-2」・東京大学） Pythonプログラミング：Pythonの基礎(1)（動画「データマイニング入門-2-1」・東京大学） Pythonプログラミング：Pythonの基礎(2)（動画「データマイニング入門-2-2」・東京大学） Pythonプログラミング：Pythonの基礎(3)（動画「データマイニング入門-2-3」・東京大学） Pythonプログラミング：Pythonの基礎(4)（動画「データマイニング入門-2-4」・東京大学） Pythonプログラミング：Pythonの基礎(5)（動画「データマイニング入門-2-5」・東京大学） Pythonプログラミング：Pythonの基礎(6)（動画「データマイニング入門-2-6」・東京大学） Pythonプログラミング：Pythonの基礎(7)（動画「データマイニング入門-2-7」・東京大学） Pythonプログラミング：Pythonの基礎(8)（動画「データマイニング入門-2-8」・東京大学） Pythonプログラミング：Pythonの基礎．課題（動画「データマイニング入門-2-9」・東京大学） Pythonプログラミング：Python基礎(1)（スライド「データマイニング入門-2」・東京大学） Pythonプログラミング：Python Programming (1)（スライド「コンピュータシステム概論-3」・東京大学） Pythonプログラミング：PythonとJupyter-Notebook (1)（動画「コンピュータシステム概論-3-2」・東京大学） Pythonプログラミング：PythonとJupyter-Notebook (2)（動画「コンピュータシステム概論-3-3」・東京大学） Pythonプログラミング：Jupyter-Notebookを電卓として使う（動画「コンピュータシステム概論-3-4」・東京大学） Pythonプログラミング：Jupyter-Notebookのtips（動画「コンピュータシステム概論-3-5」・東京大学） Pythonプログラミング：Pythonコード (1)（動画「コンピュータシステム概論-3-6」・東京大学） Pythonプログラミング：Pythonコード (2)（動画「コンピュータシステム概論-3-7」・東京大学） Pythonプログラミング：Pythonコード (3)（動画「コンピュータシステム概論-3-8」・東京大学） Pythonプログラミング：Pythonコード (4)（動画「コンピュータシステム概論-3-9」・東京大学） Pythonプログラミング：課題デモ（動画「コンピュータシステム概論-3-10」・東京大学） Python の最初のステップ (協力企業) 機械学習モデルを作成する (協力企業)	Python (2) (動画・滋賀大学) Python (3) (動画・滋賀大学) R (2) (動画・滋賀大学) Rプログラミング：データ構造．ベクトル (2)（動画「統計データ解析I-2-3」・東京大学） Rプログラミング：ベクトルと行列の計算．逆行列（動画「統計データ解析I-3-1」・東京大学） Rプログラミング：ベクトルと行列の計算．ベクトルと行列の演算（動画「統計データ解析I-3-2」・東京大学） Rプログラミング：ベクトルと行列の計算．演習3-1（動画「統計データ解析I-3-3」・東京大学） Rプログラミング：関数定義．自作関数（動画「統計データ解析I-3-4」・東京大学） Rプログラミング：関数定義．演習3-2（動画「統計データ解析I-3-5」・東京大学） Rプログラミング：制御文．（動画「統計データ解析I-3-6」・東京大学） Rプログラミング：制御文．演習3-3，3-4，3-5（動画「統計データ解析I-3-7」・東京大学） Rプログラミング：データの抽出．（動画「統計データ解析I-3-8」・東京大学） Rプログラミング：データの抽出．データフレーム（動画「統計データ解析I-3-9」・東京大学） Rプログラミング：データの抽出．演習3-6（動画「統計データ解析I-3-10」・東京大学） Rプログラミング：ファイルを用いたデータの読み書き．作業ディレクトリについて（動画「統計データ解析I-4-1」・東京大学） Rプログラミング：ファイルを用いたデータの読み書き．データの書き出し（動画「統計データ解析I-4-2」・東京大学） Rプログラミング：ファイルを用いたデータの読み書き．データの読み込み（動画「統計データ解析I-4-3」・東京大学） Rプログラミング：データの整理（動画「統計データ解析I-4-4」・東京大学） Rプログラミング：データの整理．演習4-1（動画「統計データ解析I-4-5」・東京大学） Rプログラミング：データのプロット（動画「統計データ解析I-4-6」・東京大学） Rプログラミング：データのプロット．演習4-2（動画「統計データ解析I-4-7」・東京大学） Rプログラミング：データのプロット．プロットに対する凡例の付け方（動画「統計データ解析I-4-8」・東京大学） Rプログラミング：データのプロット．日本語を含む図の描画（動画「統計データ解析I-5-1」・東京大学） Rプログラミング：データのプロット．図の保存（動画「統計データ解析I-5-2」・東京大学） Rプログラミング：データのプロット．ヒストグラム（動画「統計データ解析I-5-3」・東京大学） Rプログラミング：データのプロット．演習5-1（動画「統計データ解析I-5-4」・東京大学） Rプログラミング：データのプロット．箱ひげ図（動画「統計データ解析I-5-5」・東京大学） Rプログラミング：データのプロット．演習5-2（動画「統計データ解析I-5-6」・東京大学） Rプログラミング：データのプロット．棒グラフ（動画「統計データ解析I-5-7」・東京大学） Rプログラミング：データのプロット．演習5-3（動画「統計データ解析I-5-8」・東京大学） Rプログラミング：データのプロット．円グラフ（動画「統計データ解析I-5-9」・東京大学） Rプログラミング：データのプロット．散布図行列（動画「統計データ解析I-5-10」・東京大学） Rプログラミング：データのプロット．3次元のグラフ（動画「統計データ解析I-5-11」・東京大学） Rプログラミング：データのプロット．3次元のグラフ・プロット環境の設定（動画「統計データ解析I-6-1」・東京大学） Pythonプログラミング：デバッギング（動画「データマイニング入門-3-1」・東京大学） Pythonプログラミング：データ（動画「データマイニング入門-3-2」・東京大学） Pythonプログラミング：記述統計（動画「データマイニング入門-3-3」・東京大学） Pythonプログラミング：標本と母集団（動画「データマイニング入門-3-4」・東京大学） Pythonプログラミング：データの分布と可視化（動画「データマイニング入門-3-5」・東京大学） Pythonプログラミング：Pandas (1)（動画「データマイニング入門-3-6」・東京大学） Pythonプログラミング：Pandas (2)（動画「データマイニング入門-3-7」・東京大学） Pythonプログラミング：Pandas (3)（動画「データマイニング入門-3-8」・東京大学） Pythonプログラミング：Pandas (4)（動画「データマイニング入門-3-9」・東京大学） Pythonプログラミング：課題(1)（動画「データマイニング入門-3-10」・東京大学） Pythonプログラミング：課題(2)（動画「データマイニング入門-3-11」・東京大学） Pythonプログラミング：Python基礎(2)（スライド「データマイニング入門-3」・東京大学） Pythonプログラミング：Python Programming (2)（スライド「コンピュータシステム概論-4」・東京大学） Pythonプログラミング：NumPy（動画「コンピュータシステム概論-4-3」・東京大学） Pythonプログラミング：Pandas (1)（動画「コンピュータシステム概論-4-4」・東京大学） Pythonプログラミング：Pandas (2)（動画「コンピュータシステム概論-4-5」・東京大学） Pythonプログラミング：可視化 (1)（動画「コンピュータシステム概論-4-6」・東京大学） Pythonプログラミング：可視化 (2)（動画「コンピュータシステム概論-4-7」・東京大学） Pythonプログラミング：cartopy（動画「コンピュータシステム概論-4-8」・東京大学） Pythonプログラミング：課題（動画「コンピュータシステム概論-4-9」・東京大学）	授業課題用Pythonコード (サンプルコード・北海道医療大学)	Rで学ぶ統計的データ解析データサイエンスのためのデータベース
データクレンジング：外れ値、異常値、欠損値の処理	データの収集と保存 (動画・滋賀大学) データマイニングのプロセス：データの前処理 (1)（動画「データマイニング入門-4-4」・東京大学）データマイニングのプロセス：データの前処理 (2)（動画「データマイニング入門-4-5」・東京大学）データの記述統計・前処理（スライド「データマイニング入門-4」・東京大学）			Rで学ぶ統計的データ解析(異常値と欠損値以外対応)
データの抽出	データの抽出（動画「統計データ解析II-3-10」・東京大学）データの抽出（つづき）（動画「統計データ解析II-4-1」・東京大学）データの抽出（スライド「統計データ解析II-4」・東京大学）			データサイエンスのためのデータベース
データの結合				データサイエンスのためのデータベース
名寄せ				データサイエンスのためのデータベース

4-8. データ活用実践（教師あり学習）

キーワード	導入	基本	補助教材	教科書シリーズとの対応
	データ活用実践（教師あり学習）(スライド・東京大学)		データ活用実践（教師あり学習）(データ解析例・東京大学)
教師あり学習による予測例）売上予測、罹患予測、成約予測、離反予測など	教師あり学習(1) (動画・滋賀大学) 教師あり学習(2) (動画・滋賀大学)			Rで学ぶ統計的データ解析
データの収集（分析に必要なデータの確認、対象となるデータの収集）
データの加工（データクレンジング、サンプリング、簡単な説明変数の作成）
データの分析（単回帰分析、重回帰分析、ロジスティック回帰分析、モデルの評価）	単回帰分析(1) (動画・滋賀大学) 単回帰分析(2) (動画・滋賀大学) 重回帰分析(動画・滋賀大学) ロジスティック回帰分析(動画・滋賀大学) モデルの評価(動画・滋賀大学) 分散分析・回帰分析（スライド「統計データ解析I-13」・東京大学）回帰分析（動画「統計データ解析I-13-7」・東京大学）重回帰分析・最小二乗法（スライド「統計データ解析II-8」・東京大学）重回帰分析: 目的（動画「統計データ解析II-7-7」・東京大学）重回帰分析: 回帰係数の推定、Rでの実行（動画「統計データ解析II-7-8」・東京大学）重回帰分析: Rでの実行: 実行例（動画「統計データ解析II-7-9」・東京大学）重回帰分析: 最小二乗法、線形回帰式の行列による表現（動画「統計データ解析II-7-10」・東京大学）重回帰分析: 最小二乗法、正規方程式（動画「統計データ解析II-7-11」・東京大学）重回帰分析: 最小二乗法: 実行例（動画「統計データ解析II-7-12」・東京大学）重回帰分析: 復習（動画「統計データ解析II-8-1」・東京大学）最小二乗法による線形回帰式の推定の幾何学的解釈（動画「統計データ解析II-8-2」・東京大学最小二乗法による線形回帰式の推定の幾何学的解釈: 実行例（動画「統計データ解析II-8-3」・東京大学）線形回帰式と標本平均（動画「統計データ解析II-8-4」・東京大学）線形回帰式と標本平均: データセットでの実行例（動画「統計データ解析II-8-5」・東京大学）ロジスティック回帰：シグモイド関数（動画「データマイニング入門-10-4」・東京大学）ロジスティック回帰：コスト関数（動画「データマイニング入門-10-5」・東京大学）	教師あり学習(1)：線形回帰（スライド「データマイニング入門-9」・東京大学）教師あり学習(2)：ロジスティック回帰、過学習と正則化（スライド「データマイニング入門-10」・東京大学）教師あり学習（動画「データマイニング入門-9-1」・東京大学）線形回帰：概要, コスト関数（動画「データマイニング入門-9-2」・東京大学）線形回帰：最急降下法(1)（動画「データマイニング入門-9-3」・東京大学）線形回帰：最急降下法(2)（動画「データマイニング入門-9-4」・東京大学）学習モデルの評価（動画「データマイニング入門-9-5」・東京大学）正規方程式（動画「データマイニング入門-9-6」・東京大学）最尤推定（動画「データマイニング入門-9-7」・東京大学）線形回帰：課題(1)（動画「データマイニング入門-9-8」・東京大学）線形回帰：課題(2)（動画「データマイニング入門-9-9」・東京大学）線形回帰：課題(3)（動画「データマイニング入門-9-10」・東京大学）過学習（動画「データマイニング入門-10-1」・東京大学）正則化（動画「データマイニング入門-10-2」・東京大学）正則化の解釈（動画「データマイニング入門-10-3」・東京大学）ロジスティック回帰：多変数の入力（動画「データマイニング入門-10-6」・東京大学）ロジスティック回帰の過学習、精度検証（動画「データマイニング入門-10-7」・東京大学）正則化とロジスティック回帰：課題(1)（動画「データマイニング入門-10-8」・東京大学）正則化とロジスティック回帰：課題(2)（動画「データマイニング入門-10-9」・東京大学） scikit-learnでのロジスティック回帰（動画「データマイニング入門-10-10」・東京大学）回帰分析：最小二乗法（動画「数理手法III-9-2」・東京大学）回帰分析：リッジ回帰, LASSO（動画「数理手法III-9-3」・東京大学）		統計モデルと推測 Rで学ぶ統計的データ解析スパース回帰分析とパターン認識
データ分析結果の共有、課題解決に向けた提案				統計モデルと推測(課題解決に向けた提案以外対応) Rで学ぶ統計的データ解析(課題解決に向けた提案以外対応)

4-9. データ活用実践（教師なし学習）

キーワード	導入	基本	補助教材	教科書シリーズとの対応
	データ活用実践（教師なし学習）(スライド・東京大学)		データ活用実践（教師なし学習）(データ解析例・東京大学)
教師なし学習によるグルーピング例）顧客セグメンテーション、店舗クラスタリング				Rで学ぶ統計的データ解析
データの収集（分析に必要なデータの確認、対象となるデータの収集）
データの加工（データクレンジング、サンプリング、簡単な説明変数の作成）
データの分析（階層クラスタリング　非階層クラスタリング）	クラスタリング（スライド「データマイニング入門-7」・東京大学）クラスタリング（動画「データマイニング入門-7-1」・東京大学）凝縮型階層的クラスタリング（動画「データマイニング入門-7-2」・東京大学） K-MEANS法（動画「データマイニング入門-7-3」・東京大学）クラスター分析: 目的（動画「統計データ解析II-13-9」・東京大学）クラスター分析: k-平均法（動画「統計データ解析II-13-10」・東京大学）クラスター分析: k-平均法: 実行例 (1)（動画「統計データ解析II-13-11」・東京大学）クラスター分析: k-平均法: 実行例 (2)（動画「統計データ解析II-13-12」・東京大学）	クラスタリング：課題 (1)（動画「データマイニング入門-7-5」・東京大学）クラスタリング：課題 (2)（動画「データマイニング入門-7-6」・東京大学）クラスタリング：課題 (3)（動画「データマイニング入門-7-7」・東京大学）階層的クラスタリング（動画「数理手法III-11-4」・東京大学）クラスタリング：課題（動画「データマイニング入門-7-8」・東京大学）階層的クラスタリング：クラスカルのアルゴリズムによる解法（動画「数理手法III-11-5」・東京大学）最遠点クラスタリング（動画「数理手法III-12-1」・東京大学）最遠点クラスタリング：近似解法（farthest-first traversal）（動画「数理手法III-12-2」・東京大学）最遠点クラスタリング：近似比（動画「数理手法III-12-3」・東京大学）最遠点クラスタリング：近似比の説明（動画「数理手法III-12-4」・東京大学）		Rで学ぶ統計的データ解析最適化手法入門
データ分析結果の共有、課題解決に向けた提案				Rで学ぶ統計的データ解析(課題解決に向けた提案以外対応)

演習用事例およびデータ

導入	基本	補助教材
ペットボトル緑茶に関する会場調査データ分析事例(スライド・滋賀大学) Python と人工知能を使って隕石を分類する (協力企業) 自然言語処理について調べる (協力企業) 画像およびドキュメントからテキストを抽出する (協力企業) コンピュータービジョンを調べる (協力企業) 身近なDSのメリット・デメリット (スライド・東京都市大学) DSアイデア検討 (スライド・東京都市大学) スプレッドシートを使ったデータの可視化演習 (スライド・東京都市大学) ディープラーニングに触れてみる (スライド・東京都市大学) ディープラーニングを使ってみる(スライド・東京都市大学) ネットワークの試行錯誤 (スライド・東京都市大学) テキストマイニング演習 (スライド・東京都市大学) SDGsに関する事前調査 (スライド・東京都市大学) SDGsにおけるDS活用調査（Web調査）(スライド・東京都市大学) SDGsにおけるDS活用調査（スライド作成）(スライド・東京都市大学) SDGsにおけるDS活用発表 (スライド・東京都市大学) SDGsにおけるDS活用フィードバック (スライド・東京都市大学)		ペットボトル緑茶に関する会場調査データ