Course Name Year Term Period Faculty / Graduate School All Instructors Credits
50199:[2025 Fall]Data Science for Entertainment (W) 2025 Fall Tue3 College　of　Image　Arts　and　Sciences SAITO SHINYA 2

Campus

KIC

Class Venue

YUSHINKAN　YS302

Language

Japanese

Course Outline and Method

本講義では、Python言語を用いたデータ処理について学ぶとともに、それをコンテンツマーケティングなどのエンターテインメント領域に応用するための知識を習得する。また、機械学習に代表される現代的AI技術の基本技術についても言及する。

※ 本講義では、Pythonの実行環境としてAnaconda、Jupyter Notebookを用いる。受講生は各自のPCでプログラムの作成を行うこととなるため、受講前に、Anacondaを各自のPCにインストールできるかを確認しておくことが望ましい。

【Anacondaのインストールについての参考サイト】
（win）
https://sukkiri.jp/technologies/ides/anaconda-win_install.html

(mac)
https://sukkiri.jp/technologies/ides/anaconda-mac_install.html

(win / mac)
https://ai-inter1.com/python-install/

対面授業：1, 2, 4, 6, 8, 11, 13,14回
WEB授業（オンデマンド）：3, 5, 7, 9,10, 12回

「同時性」「双方向性」ついては、対面回において他の回の分も含めて質問等を受けること、また、Manaba+Rやメールでも対応することで担保する。

Student Attainment Objectives

１）Python言語の基本文法について理解する
２）データ科学や機械学習の基礎概念について理解する
３）上記２点をゲーム開発やコンテンツマーケティング、ユーザー行動分析などに活用する方法について理解する

Recommended Preparatory Course

プログラミング演習I、プログラミング演習Ⅱ

Course Schedule

Lecture/Instructor（When there are multiple instructors) Theme
Keyword, References and Supplementary Information
１

イントロダクション

エンターテインメントの道具としてのデータ科学、データ科学の道具としてのPython
【+R 授業】詳細は manaba+R を参照

対面授業

2-4

Pythonの基本と数値計算

基本文法、算術演算、ライブラリ

２回対面、３回オンデマンド、４回対面

5-8

Pythonによるデータ科学

統計の基礎知識、データ処理の基本

５回オンデマンド、６回対面、７回オンデマンド、８回対面

9-13

AIとその社会活用

AI、機械学習、強化学習、エンターテインメントへの応用

９回オンデマンド、１０回オンデマンド、１１回対面、１２回オンデマンド、１３回対面

14

まとめ

授業総括、機械学習の発展的応用、アカデミズムへの接続

１４回対面

Class Format

・8回の対面授業と6回のWEB授業(オンデマンド)を行う。
授業スケジュールは以下を予定している。変更がある場合はmanaba+Rで周知する。
対面授業：1, 2, 4, 6, 8, 11, 13,14回
WEB授業（オンデマンド）：3, 5, 7, 9,10, 12回
 

Recommendations for Private Study

授業外学習課題として、プログラミングに関する一般的文法事項の予習復習を課す場合がある。
その他課題の詳細については、授業内で指示する。

Grade Evaluation Method

Kind Percentage Grading Criteria etc.
Final Examination (Written) 0

Report Examination
(A report to be submitted by the unified deadline)		 0

Exams and/or Reports other than those stated above, and Continuous Assessment　
(Evaluation of Everyday Performance in Class)		 100

受講生の到達目標に関する基本的な理解度を問う「標準課題」を毎回提示する。また、同様に、応用的なコーディング能力を問う「チャレンジ課題」を出し、授業内容をより高度に活用できるかどうかを評価する。(80%)

期末レポート
受講生の到達目標を踏まえ、自ら設定した社会的課題に対して、Pythonを用いて具体的な分析をする能力を有しているかを評価する。(20%)

Grade Evaluation Method （Note）

Advice to Students on Study and Research Methods

Textbooks

Textbooks （Frequency of Use, Note）

Reference Books

Reference Books （Frequency of Use, Note）

Web Pages for Reference

How to Communicate with the Instructor In and Out of Class(Including Instructor Contact Information)

Other (Separate instructions will be provided)

Other Comments

【科目ナンバリング・カリキュラムマップはこちらから/Click here to see the Curriculum-Map and Course-Numbering】
URL:https://secure.ritsumei.ac.jp/students/pathways-future/course/curriculum.html/