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クラスという概念を使ってプログラムを部品としてまとめ、その部品の動作を組み合わせることがオブジェクト指向プログラミング（OOP:Object Oriented Programming）です。プログラムは「クラス」という概念を使わずに書くこともできますが、プログラムを書く際に自分が分かりやすく・他人に読んでもらいやすくするために「クラス」を使ってプログラムを書きます。
オブジェクト指向プログラミングをマスターすると、他の人が作ってくれた部品：クラスを組み合わせて、便利なプログラムをさっと作ったり、大きなプログラムを一人で作ることができるようになります。

この授業では、OOPに必要な概念の勉強と実際にプログラムを書く練習を繰り返し、OOPを習得します。
OOPは様々な言語で使われているプログラミングの方法ですが、この授業ではJava言語のサブセットであるProcessingを使ってOOPを習得します。

■ 本講座の位置づけ
何らかの事業を起こすにしろ、会社に入るにしろここから先の時代においてデータドリブンな分析力、問題解決力、データ利活用に対する皮膚感覚的な理解は不可欠である。
　本講座は、高校1-2年程度の数学の知識、スキル、Excelで基本的なことができる程度の素養はあるが、データ分析、データの利活用についてさして経験のあるわけではない人に対して、データの大切さと力、分析の楽しさを実感してもらうことを通じ、現代社会を生き抜くため最低限、基礎となるデータリテラシー、データで考える力を身につけてもらうことを目指す。

■ 身につけてもらうことを目指す技能
- データ社会に対するパースペクティブ
- 各種関連バズワードの適切な理解
- データの意味合いを理解するための基礎となる力
- データに騙されないようになるための基礎となる力
- 数字のハンドリング力、数量的分析力
- 基本的な問題解決能力
- 情報処理、基礎プログラミング力

■ 期待成果
- データって面白い、分析はスゴイ、と知る
- サイエンスおよび分析的思考、データリテラシーの実戦的な基本を身につける
- 世の中のデータ関連のニュースを聞いても、何らかの意味合いがわかるようになる


■（参考）これまでの履修者の声（抜粋）
「もっとはやくこのような素晴らしい授業と出会いたかったです」
「データ分析は奥が深く、ついていくのに必至でした。とはいえSFCのどの講座よりも熱く面白い授業であったことは間違いなかったです」
「散々苦しみましたが、苦しめば苦しむほど見えるものがあって楽しかったです」
「大学に入って一番成長できたと感じることのできる講義でした」
「データへの考え方が、根本的に変わりました」
「今学期1番楽しみにしていた授業でしたが、その期待をはるかに上回る内容でとても満足しています」
「今期一番面白かった授業のひとつです。講義の部分も演習の部分も面白く、これから役に立つものばかりで楽しかったです」
「本当に疲れた講義だったけど、それ以上に一番成長できた半年だったと胸を張って言える」
「これは間違いなく１年生の春にデータサイエンス科目として全員が必修でとるべき内容の講義で、もっと早くこの講義が実現していれば…と思いました」

「全14回+補講をありがとうございました。課題は難しかったけど、毎回面⽩いことが聞けてとてもよかったです。データに対する姿勢が確実に変わりました」
「以前は、ツールの使い⽅方をマスターすることが重要だと思っていたが、授業を通して、それより、問題の捉え⽅など、より本質的なものを⾒極める思考が重要であることに気づきました。非常に、有意義な時間で、講義を楽しめました
「3年間の大学生活で最も刺激的な科目で、分析を仕事にするということを具体的に考えながら受講できました。ありがとうございました」
「これで授業が終わりだなんて悲しいです。アドバンスも取りたいです。今後もSFCでの授業よろしくお願いします!」
「時々サボってしまうこともありましたが、半年を通して⾃分がすごく我慢強く、課題に対して前向きになったような気がします。こんなに難しい課題を課されたことは今までにありませんでしたが、今までだったら諦めているような課題でも、安宅さんや他の⽅々の熱⼼な授業のおかげで最後まで諦めずに、苦戦しつつも秋学期を終えることができました。本当にありがとうございました」
「この授業は、他の大学では中々経験できない本当に貴重な体験をさせていただき、感謝してもしきれません。この授業と同じレベルの内容の深さをもつ授業はSFCにはほぼ皆無に等しく、今まで履修した中で群を抜いて得られるものが⼤きかった授業であると断言できます。一学期間、本当にありがとうございました」
「データ分析についてはある程度経験があったが、毎回の講義で気づかされることは⾮常に多かった」
「とても濃密な講義をありがとうございました!!データドリブンとは何か?その必要性は?などを⼤局的に解いた講義から、チャートや予測モデルの作成などの実習まで、インプットとアウトプットを両⽴して⾏うことができて、実践的でとても楽しく分析や問題解決といったことを学べました。今後もこれらの考え⽅を忘れず、20代で突き抜けられるよう頑張ります」
「毎回楽しい授業をありがとうございました。単にデータ分析をガリガリにおこなうと思っていたら、これまで知らなかったそもそも論についての話を伺える、実りの多いものになりました。ツールの使い⽅といったその場かぎりの知識では終わらない、より深い層の学びを得られたので、今後に活かしていきたいと思います」


■ 利用ツール
- Excel（必須）
- Powerpoint（任意だが使えることが望ましい）
- MySQL (任意)
- R (任意)
- Python (任意)

慶應義塾大学SFCの「滞在型教育・滞在型研究」を実現する新しいキャンパス計画「未来創造塾」において、SBC(Student Build Campus)というプロジェクトが2015年から始動した。SBCは、SFCの学生、教職員、卒業生が一体となって活動し、新たなキャンパスの計画、デザイン、運営を自分たちの力でつくることを目的とし、21世紀における「学習」や「教育」を再定義することを目標としている。

本授業は、前期の6回に集中して行われ、未来創造塾およびSBCについて理解し、これからの社会に必要とされる「学習」「教育」「大学」「コミュニケーション」のあり方について考える。

本授業を通して、未来創造塾およびSBCの理念を理解し、滞在型教育や滞在型研究によって可能となる新たな学びやプロジェクト運営の方法を獲得してもらうことを履修者には期待する。

本授業は、SBC (Student Build Campus)の一環として、建築的な実践を行う授業である。
具体的には、未来創造塾EAST街区の滞在棟内、あるいは、SFC内の教室および外部などを対象敷地として、家具や什器を学生自ら設計施工することにより、自分たちの居場所をキャンパス内に持続的に作り続けることを目的とする。

近年、SFC内に滞在する学生の割合が、SFC創世記と比較して、減り続けていると言われている。自分たちの手で自分たちのための居場所をつくることを通して、多くの時間をキャンパス内で滞在したくなるような環境構築をめざす。

現状のキャンパスのあり方に問題意識を持っている学生や、実践的なものづくりに興味がある学生の履修を期待しています。

■ 本講座の位置づけ
何らかの事業を起こすにしろ、会社に入るにしろここから先の時代においてデータドリブンな分析力、問題解決力、データ利活用に対する皮膚感覚的な理解は不可欠である。
　本講座は、高校1-2年程度の数学の知識、スキル、Excelで基本的なことができる程度の素養はあるが、データ分析、データの利活用についてさして経験のあるわけではない人に対して、データの大切さと力、分析の楽しさを実感してもらうことを通じ、現代社会を生き抜くため最低限、基礎となるデータリテラシー、データで考える力を身につけてもらうことを目指す。

■ 身につけてもらうことを目指す技能
- データ社会に対するパースペクティブ
- 各種関連バズワードの適切な理解
- データの意味合いを理解するための基礎となる力
- データに騙されないようになるための基礎となる力
- 数字のハンドリング力、数量的分析力
- 基本的な問題解決能力
- 情報処理、基礎プログラミング力

■ 期待成果
- データって面白い、分析はスゴイ、と知る
- サイエンスおよび分析的思考、データリテラシーの実戦的な基本を身につける
- 世の中のデータ関連のニュースを聞いても、何らかの意味合いがわかるようになる


■（参考）これまでの履修者の声（抜粋）
「もっとはやくこのような素晴らしい授業と出会いたかったです」
「データ分析は奥が深く、ついていくのに必至でした。とはいえSFCのどの講座よりも熱く面白い授業であったことは間違いなかったです」
「散々苦しみましたが、苦しめば苦しむほど見えるものがあって楽しかったです」
「大学に入って一番成長できたと感じることのできる講義でした」
「データへの考え方が、根本的に変わりました」
「今学期1番楽しみにしていた授業でしたが、その期待をはるかに上回る内容でとても満足しています」
「今期一番面白かった授業のひとつです。講義の部分も演習の部分も面白く、これから役に立つものばかりで楽しかったです」
「本当に疲れた講義だったけど、それ以上に一番成長できた半年だったと胸を張って言える」
「これは間違いなく１年生の春にデータサイエンス科目として全員が必修でとるべき内容の講義で、もっと早くこの講義が実現していれば…と思いました」

「全14回+補講をありがとうございました。課題は難しかったけど、毎回面⽩いことが聞けてとてもよかったです。データに対する姿勢が確実に変わりました」
「以前は、ツールの使い⽅方をマスターすることが重要だと思っていたが、授業を通して、それより、問題の捉え⽅など、より本質的なものを⾒極める思考が重要であることに気づきました。非常に、有意義な時間で、講義を楽しめました
「3年間の大学生活で最も刺激的な科目で、分析を仕事にするということを具体的に考えながら受講できました。ありがとうございました」
「これで授業が終わりだなんて悲しいです。アドバンスも取りたいです。今後もSFCでの授業よろしくお願いします!」
「時々サボってしまうこともありましたが、半年を通して⾃分がすごく我慢強く、課題に対して前向きになったような気がします。こんなに難しい課題を課されたことは今までにありませんでしたが、今までだったら諦めているような課題でも、安宅さんや他の⽅々の熱⼼な授業のおかげで最後まで諦めずに、苦戦しつつも秋学期を終えることができました。本当にありがとうございました」
「この授業は、他の大学では中々経験できない本当に貴重な体験をさせていただき、感謝してもしきれません。この授業と同じレベルの内容の深さをもつ授業はSFCにはほぼ皆無に等しく、今まで履修した中で群を抜いて得られるものが⼤きかった授業であると断言できます。一学期間、本当にありがとうございました」
「データ分析についてはある程度経験があったが、毎回の講義で気づかされることは⾮常に多かった」
「とても濃密な講義をありがとうございました!!データドリブンとは何か?その必要性は?などを⼤局的に解いた講義から、チャートや予測モデルの作成などの実習まで、インプットとアウトプットを両⽴して⾏うことができて、実践的でとても楽しく分析や問題解決といったことを学べました。今後もこれらの考え⽅を忘れず、20代で突き抜けられるよう頑張ります」
「毎回楽しい授業をありがとうございました。単にデータ分析をガリガリにおこなうと思っていたら、これまで知らなかったそもそも論についての話を伺える、実りの多いものになりました。ツールの使い⽅といったその場かぎりの知識では終わらない、より深い層の学びを得られたので、今後に活かしていきたいと思います」


■ 利用ツール
- Excel（必須）
- Powerpoint（任意だが使えることが望ましい）
- MySQL (任意)
- R (任意)
- Python (任意)

　この授業では，データサイエンスの入門科目として，実際のデータの分析をしながら統計学の基礎とその応用を学んでいきます． データの収集や整理，統計分析，プレゼンテーションに至るまでの入門的技法を実践的・体験的に習得します．

　具体的には，データの平均，分散，相関といった記述統計，母集団と標本，確率分布と標本分布などの確率統計の基礎，それらに基づく推定や検定などの統計的推測，そして分散分析や回帰分析のような統計モデルの手法までを扱います．

　このクラスは統計手法の体験的理解を目指します。その代わり、分析を体験する宿題は重いことに注意してください。

　この授業は同じ科目名でも担当者によって、進め方や内容が異なることがあります。内容をよく吟味して選択してください。

配列解析は、ゲノム（DNA）やタンパク質（アミノ酸）などを表す様々なテキスト配列を分析する幅広い分野である。生物配列解析には、ゲノム構造の決定、タンパク質コード領域（遺伝子）の同定、遺伝子機能の予測、系統関係の推定、祖先配列の再構築などが含まれる (Coghlan, 2011; Hall, 2017)。最近の研究は、ゲノム解析と系統解析により新型コロナウイルスの拡散と進化を追跡できる可能性を示した (https://nextstrain.org/)。配列解析の手法は、生物学の分野のみにとどまらず、写本の系譜（Barbrook et al, 1998）や音楽の類似性評価 (Savage et al., 2018) などにも使用されてきた。このように、配列データ解析に必要なテキスト処理スキルは、他の分野のデータ解析にも適用できる。

この科目では、配列データの解析に使用される主要なツールとデータベースを紹介し、それらを組み合わせて生物学的な問いに取り組む方法を説明する。解析の例として、公共データベースからのタンパク質やDNA配列の取得、DNA配列の統計解析（長さ、GC含量、連続塩基組成、塩基組成の局所変動）、ペアワイズ配列アラインメント（ドット・プロット、グローバル配列アラインメント、ローカル配列アラインメント）、多重配列アライメント、系統推定などが含まれる。

あらゆる分野の学生が、配列解析手法を応用して、独自の分野（生物学、言語、写本、音楽など）の問題解決に取り組む。

コンピュータのCPUやメモリ、デバイスなどを管理し、アプリケーションプログラムが動く環境を提供している最も基本的なソフトウェアシステムが、オペレーティングシステムである。具体的なオペレーティングシステムには、Microsoft社が提供しているWindows10やAppleが提供しているMacOS X、そしてUnixなどがある。
本授業では、オペレーティングシステムの機能や概念についての講義をおこなう。

SFCではウェブを全学生の知的共通基盤とし、ウェブを活用して学習・研究・制作・発信を行えるスキルを身につけることを求めている。そのため、単にウェブで他人の作ったものを「見る」だけでなく、ウェブを使って新しいものを「創る」能力が必要である。
本科目では、「情報基礎１」の内容を基礎としてウェブ、ネットワーク、プログラミングについてさらに進んだ内容を学ぶ。具体的には、JavaScriptを中心としたプログラミングスキルを磨き、より高度な処理や情報処理の基本的なアルゴリズム等について学習をする。

プログラミング言語/開発環境であるp5.jsを使用して、デザインとプログラミングについて考察する。また、実際にコーディングしながら実習・作品制作を行う。主にプログラミングの初心者を対象に、視覚的な表現を通して、プログラミングの基礎(制御構造、くりかえし)から始まり、最終的には、3D表現や画像処理、データ解析などを用いた高度な表現を取得することを目標とする。今期は完全にオンラインで行う。リアルタイムなリモート講義とオンデマンドの動画資料と課題の制作を織り交ぜて実施する予定である。

ベンチャー、ソーシャルベンチャー（NPO等の社会的課題の解決を目的とする団体）又は既存の組織において新規事業を起ち上げ、運営していくにあたって必要となる法的な観点、知識、リスク感覚を習得する機会を提供することを目的とした授業です。事業を起ち上げ、運営していくにあたっては、民法、会社法、著作権法といった個別の法的な領域を超えて、様々な法律、契約、規制等が密接に関連してきます。法学部の授業においては、「法学」を学ぶことが目的であるため、それぞれの専門分野毎に授業が行われていますが、実際の社会においては様々な分野の問題が複雑に絡み合っていることが通常です。この授業は、実務家（弁護士）として様々な事業に関与してきた講師の経験を活かし、起業家又は既存の組織において将来新規事業の起ち上げを目指す皆さんが習得しておくべき法的な観点、知識、リスク感覚を、講師による講義、有価証券報告書、架空の事例等の資料を参考にディスカッション等を通じて提供します。講師自身もSFCの出身であり、法学部における法律の授業とは違うSFCらしい法律に関する授業にしていきたいと思っています。

Artificial intelligence may have a great impact on society in the future. In order to understand capabilities and limits of artificial intelligence, it is necessary to understand computers as its foundation.

In the first half of this course, we learn fundamental knowledge of practical usage of computers and networks in SFC. In the second half, we learn programming skills which are necessary to take advantage of computers.

After this course, you will be able to learn advanced programming skills in Fundamentals of Information Technology 2.