（2019/5/9追記）
本講座（第2回）は2018年10月15日をもって受付を終了いたしました。
現在、第3回（2019年7月19日開講）の受講登録を受け付けております。
こちらのページをご参照ください。

講座内容

今日の社会は、ビッグデータの時代と呼ばれ、さまざまな分野で大量かつ多様なデータが得られるようになって来ました。高校生の皆さんも、スマートフォンを使ってメッセージを交換したり、コンビニでポイントカードを使って買い物をしたりすることも多いのではないでしょうか。スマートフォンやコンビニのレジは、コンピューターのネットワークとつながっていて、メッセージや買い物の履歴はデータとしてコンピュータネットワーク上に蓄積されています。このようにして得られた大量かつ多様なデータがビッグデータです。そして、このビッグデータなどを対象とする学問分野がデータサイエンスです。

滋賀大学データサイエンス学部は2017年4月に開設されたデータサイエンスを体系的に学ぶ日本初の学部です。この学部では、ビッグデータから有用な価値を引き出すことのできるデータサイエンティストを育成します。データサイエンティストに対する社会的な需要は非常に高く、データサイエンティストはさまざまな分野で活躍することができます。

この入門講義では、本格的なビッグデータを扱うことはできませんが、高校生にも身近な題材を用いて社会の課題を考え、データから有用な情報を引き出す方法について説明します。データ分析の具体的な手法は、主に高等学校数学Ⅰの「データの分析」で習う手法です。この講義では「データの分析」でならう手法を、どのように実際に役立てることができるか、ということについても学ぶことができます。

第1週

• この講義の概要とねらい
• データサイエンスとは
• 公的データを入手する
• 地域経済分析システム（RESAS）の利用
• 政府統計の総合窓口（e-Statの利用）
• 代表値
• 標準偏差
• 標準化
• ヒストグラム
• 箱ひげ図

第2週

• 2変数データと散布図
• 層別データの扱い
• 相関係数とは
• 相関係数の特徴
• 相関係数と因果関係
• クロス集計
• 層別クロス集計
• 時系列と指数化
• 時系列の移動平均
• 時系列の季節調整