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この授業では「統計基礎」の内容を踏まえ、データサイエンスの理論と実践の定着と応用的理解を目的とする。現状について問題を発見し、その解決のために収集したデータを元に仮説やモデルを構築し、それに対する検証を行って問題を解決する能力を養う。
具体的には、線型モデルの応用的な話題（変数選択、ロジスティック回帰、一般化線形モデルなど）、様々な多変量解析の手法（主成分分析、判別分析、分散分析、因子分析、クラスター分析、樹形モデルなど）を扱う。
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)プロジェクトの一環としてSFCの北側に位置する未来創造塾βビレッジに建設される建物の家具や什器等の計画・設計・施工を学生が中心となって行うものである。作る経験を通してSBCの考え方や建築の計画から施工までを概観する。現在までSBCの設計・施工に関わって来た外部講師を招聘して実践的なものづくりを経験する。
■ 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。
インテンシブ３は、インテンシブ1の修了者を対象にした週4回の集中クラスです。長い会話スキットを題材に、言語機能に応じた表現の習得を目指すとともに、読み、書き、会話のスキルをバランスよく身につけます。 このレベルを修了した学生は、生活の様々な場面でアラビア語による簡単なコミュニケーションができるようになります。
アラビア語は世界20カ国以上の公用語で、国連の6つの公用語のひとつにも選ばれている世界的な言語です。また一見、複雑そうなアラビア文字ですが、実は30個ほどの文字から成るアルファベットで、アラビア語以外の様々な言語でも用いられています。世界で通じるアラビア語をSFCで学んでみませんか。
インテンシブ1は、SFCのアラビア語履修の出発点となる、週4回の集中クラスです。入門者用のオリジナル教材を用い、文字の学習から始まって、基本的な語彙、文法、会話表現をバランスよく学んでいきます。
この授業の目的は、フランス語の国際的な資格試験であるTCF（Test de connaissance du français）や種々の面接・面談などに臨むときに必要となる口頭でのコミュニケーション・スキルを身に付けることです。それらのコミュニケーションにおいては、相手の話を正確に理解するのはもちろんのこと、自分の意見をはっきりと論理的に、また適切な語彙を用いて述べなければなりません。時事問題や文化事象に通じていることも望ましいでしょう。この授業では、このような性格を持つオラル・コミュニケーションのためのスキルを養います。 なお、この授業は、TCFの受験を予定していない学生でも、履修条件を満たしていれば登録することができます。
時事問題を中心に、毎週違うテーマを選び、ディベートの練習をする授業です。もし希望があれば、フランス語での小論文の練習やアカデミックなプレゼンテーションのトレーニングをすることもできます。詳しい履修条件については、初回授業のガイダンスで説明します。
フランス語の初歩をマスター。身近な分野の単文を理解する。慣れた状況ならコミュニケーションが可能。自分に関する問題を単純な手段で表現できる。
フランス語の基礎レベル。日常生活での単純かつ具体的な状況を理解する。相手がゆっくり話すならコミュニケーションも可能。 このクラスは教科書を使いません。みなさんの興味に対応しながら、その都度授業の内容を構築していきます。また4人の授業は1つのテーマに沿って文化・文法・会話・応用という観点から構成されます。
ベーシックコースは、基礎的なインドネシア語能力をじっくりと時間をかけて学びたい学生向けに開講します。このコースは、ベーシック1、ベーシック2の2つのレベルに分けられており、週2回のペースで、簡単な会話と基本的な文法を中心に学びます。ベーシック2は、これまでにベーシック1を修了した学生を対象とするクラスです。ベーシック2を修了すると、インテンシブ1を修了したのと同じレベルの能力を身につけることができます。
近年，バイオ統計や空間統計などの自然科学分野のみならず，マーケティングや政策分析，計量経済学などの社会科学分野でもベイズ・アプローチが着目されている． この授業では，古典統計学の基礎的な知識を前提に，ベイズ統計学の基礎と応用について扱う．R言語などによる演習も行う予定である．マルコフ連鎖モンテカルロ法，経験ベイズと階層ベイズ，回帰と相関に関するベイズ推測，ベイズ計量経済学などを扱いたいと考えている
本講義の目的は、データサイエンティストに必要なスキルの1つである大規模解析のためのITスキルを身につけることである。少量のデータであれば、Excelなどの表計算ソフトでもある程度の解析は可能である。しかし、数GB、数億レコードというデータは表計算ソフトで扱うことはできない。本講義では、大規模データを扱うための処理フレームワークについて学習する。
前半で集合論理や命題論理など論理的な思考の基礎を学ぶ。後半では確率論を学ぶ。高校で習った順列や組み合わせを復習し、確率の基礎から高校の教科書にはないベイズの定理まで学習する。高校の数学とは趣が異なるので、公式を覚えたり、計算が不得意でも問題ない。数学が得意な学生、不得意な学生も楽しく勉強できる。
前半で集合論理や命題論理など論理的な思考の基礎を学ぶ。後半では確率論を学ぶ。高校で習った順列や組み合わせを復習し、確率の基礎から高校の教科書にはないベイズの定理まで学習する。高校の数学とは趣が異なるので、公式を覚えたり、計算が不得意でも問題ない。数学が得意な学生、不得意な学生も楽しく勉強できる。
インテンシブ中国語の第４期です。
「発信型」の原点に立ち返り、中国という地域の研究において必要な表現、語彙を学ぶとともに、それを駆使したプレゼンテーションの練習を行います。
３期までのテキストは用いません。教材はこちらで準備します。
曜日によって教材が異なり、月曜日は総合（社会科学と人文科学の交差領域）、火曜日は経済、水曜日は政治外交、金曜日は台湾に関する内容のテキストを使います。
＊授業はオンラインで行われる予定ですが、新型コロナウイルスの流行状況に応じて変更する可能性があります。その都度ご連絡いたします。
インテンシブ中国語２は、さらなる中国語力の向上を目指しています。ネイティブと日本人のチームでクラスを担当し、着実に聞き取り力・発話力をつけるために、独自の教授法を展開します。
インテンシブ２は、先学期インテンシブ１で単位を取得した人と「科挙」と呼ばれる資格試験に合格した人が定員（インテンシブ２：１クラス25名で年間4クラス＝計100名）の範囲内で履修できます。既習者が、科挙（資格試験）を受けることによって、インテンシブ２を履修することもできます。
中国語インテンシブ１は、発音、初級文法、初級会話、中国語の読み書きの練習等を通じて、総合的な中国語の習得を目指しています。中国語を使用できる環境に関わろうとする人には必須の科目です。ネイティブと日本人のチームでクラスを担当し、着実に聞き取り力・発話力をつけるために、独自の教授法を展開します。授業は基本オンラインで行われますが、最終試験だけは、流行状況の大幅改善を前提に、オンキャンパスで実施する可能性もあります。
インテンシブコースは、SFC創設当初から継続して開講されている、いわばマレー・インドネシア語プログラムの中心的コースです。インテンシブ１は、初学者を対象にしたクラスで、週４回の授業で、集中的かつ効率的にインドネシア語の基礎的な能力を身につけることを目指します。授業では基本的な文法、会話、および語彙構築を重点的に学びます。同時に、色々な専門を持つ講師陣たちから、インドネシアやマレーシアの社会、文化についても学ぶことができます。
このレベルを修了した学生は最低限のインドネシア語で簡単な会話をすることができるようになります。またインドネシア語技能検定試験D級程度のレベルに相当する学力を身につけることができます。
本講義の目的は、現代の日本が直面する課題について多角的な検討を加え、政策的選択肢と、その実現のための課題を考察することにある。「いま日本で起きていること」を理解しながら、「日本から考える」視点を獲得し、「日本」理解を深めるための手掛かりを得ようとするものである。学期末には、履修者同士のグループを形成し、日本をめぐる政策問題についての成果発表を求める予定である。
この授業では、環境情報学とはどのような学問分野（先端情報システム、先端領域デザイン、先端生命科学、環境デザイン、人間環境科学）であるのか、何を目指しているのか解説する。環境情報学部で学ぶに当たって知っておくべき基本的な事柄を説明し、それぞれの分野でどのような教育研究がなされているのか紹介する。
環境情報学部の入門的な講義です。SFCでの多様な研究を概観し、その面白さに「少しだけ」触れることが本講義の目的です。これからの研究生活を始めるための羅針盤のような授業を目指しています。環境とは何か、情報とは何か、また両者の関係性について考える場になります。
This is an introductory class for freshers at Faculty of Policy Management. SFC's Faculty of Policy Management was the first undergraduate faculty/department focusing on policy studies in Japan. How it started, has developed and will evolve are discussed at first. Then, we will explore very basic concepts of political science, economics, legal studies, and management studies. These areas and disciplines are core basis for policy studies.
この講義は総合政策学部の1年生を対象としています。SFCの総合政策学部は日本で初めて学部レベルで政策に焦点を絞って開設されました。それがどのように始まり、発展し、そしてこれから進化していくのかについて考えます。また、総合政策学の基盤として特に重要な政治学、経済学、法律学、経営学等についての最低限の基礎知識を得ることを目標とします。