データサイエンス（Data Science）とは、データそのものの性質やデータを取り扱う手法を研究する科学全般を指す言葉で、統計学、機械学習、データマイニング、可視化・・など、様々な分野を包括する概念です。
数値や文字（カテゴリ）として得られるデータを統計的手法や機械学習（近年の AI の技術ベース）などを用いて分析・処理することによって、世界に潜む様々な物事の関係（モデル）を見出す科学であるとも言えます。
関連する諸分野との関係を図で表すと以下のようになります。
GoogleImage:Data Science Machine Learning AI
これが正しい・・という図を書くことはできません。作図する人の立場や説明の手順によって、それぞれの包含関係は変わるので、ざっくり位置関係を把握すれば十分ではないかと思います。
今日の AI技術 もデータサイエンスも「大量のデータから最適解を見出す」という点では共通しています。これまで、数理的な問題解決には、解析的な方法で数式を解いて答えを出す・・という学び方をしてきたと思いますが、コンピュータが使える今日では「力ずくで最適解に近づく」ということが可能になりました。
数学の問題は、計算によって綺麗な整数解が得られるように作られていますが、現実の問題はそうではありません。で、実際のモノ作りの現場では、実用上「ミリの単位までの数字で十分」ということがあります。
今日の数理の世界では、コンピュータの登場によって従来とは異なる発想が可能になっている・・という事実を確認しておきましょう。
データからわかるのは過去から現在までことです。データの活用は、未来の予測や目標達成のための「最適化」には効果的かもしれませんが、生物の社会のような複雑な系の未来を予測することや「創発」的なデザインには限界があります。
人は未知のものにニーズを抱くことはありません。つまり過去のデータからニーズだけ探っていてもダメ・・ということです。デザインを志すみなさんには、データサイエンスの威力を感じつつも、若干引きで眺める姿勢が必要です。
一般にデータサイエンスの教科書では、データを扱う人の心構えとして、以下のような事項が記載されていますが、みなさんは、すでにソーシャルデザイン演習・応用演習、また学科サイトの日常的な運用において、このあたりは学習済みなので、この演習では省略します。
本演習では、サンプルや受講生の成果をWeb上に公開することから、単にソースをコピペするだけでも「やったふり」ができてしまいますが、物事を「オープン・ファースト」で考えるという前提のもとで、「パクる」と「真似る」の違いを踏まえて、ポジティブに取り組む（自分自身でコードを書き換えていろいろ試してみる）ことを期待します。
インターネットの普及によって、自由な情報共有を前提としたオープンな仕組みが世界を変えようとしています。誰かの情報があなたの学びに役立つと同時に、あなたが公開する情報が誰かの役に立っています。
データ（Data）とは、一般に情報伝達、解釈、処理を目的として符号化された情報（与件・所与）のことです。
情報の表現であって、伝達、解釈または処理に適するように形式化され、 再度情報として解釈できるもの
データファイルは一般に２次元の表形式で与えられます。以下の用語を理解しておくことが必要です。
表の先頭行にはフィールド名（項目見出し）が並ぶのが一般的です。
出典：https://commons.wikimedia.org/wiki/File:Table_Elements.svg
オープンデータとは、著作権、特許などの制限なしで、全ての人が自由に利用・再掲載できるデータ（またその考え方）です。興味のある方は、以下のページをご参照ください。
統計的な処理では、一般にデータを以下のように分類します。
統計分析では、「何か」の操作が「別の何か」に影響するか（因果関係）、あるいは、「何か」と「別の何か」が連動するか（相関関係）・・など、物事の関係性を分析します。この「何か」のことを一般に「変数」と呼びます。
例えば、「鉛筆の軸の太さの違いで、文字の書きやすさが変わるのか」といったことを実験的に確かめたい場合、「太さ」が独立変数で、「書きやすさ」が従属変数となります。
重要なことは、「ああすればこうなる」という原因と結果の関係、あるいは「ああであればこうである」という２者の相関関係を、いかにシャープに検証するかということです。言葉の定義、条件設定、外的要因の制御、科学的な実験では、これらがきちんと設定されていることが大切です。
さて、ここでいくつかの問題が生じます。まずは独立変数の方です。太さの違う鉛筆を実験材料に選んだとしても、鉛筆には、丸い軸や、６角のものがあり、また表面の塗装、さらに木材の密度も重さに影響するので無視できません。このように実験結果に影響をあたえてしまうような外的要因を「2次変数」といいます。本当に「太さの違い」が原因なのかを調べるためには、以下のような方法で２次変数をコントロールする必要があります。
問題は従属変数の方にもあります。「書きやすさ」というのは何を基準にすればよいのでしょうか。もちろん、被験者に対してストレートに「書きやすいか」という質問をぶつけて５段階で評価してもらう・・というのもひとつです。「書きやすい」という言葉があるくらいですから、人間が文字を書くときに感じる総合的な感覚としての「書きやすさ」については、言葉どおりに「書きやすいか」という質問も重要です。
一方で、これを別のものさしで測ることも可能です。「書きやすいのであれば、当然同じ文字数を書くのに、スピードが上がるはずだ」という推論ができるのであれば、「この文章をできるだけ早く書いてください」という作業を課し、「太さの違いが作業スピードの差に影響を与えるか」というふうに実験を置き換えることも可能です。
このリンクを知っているインターネット上の全員が閲覧できます。
-[[スプレッドシートの基礎>https://docs.google.com/spreadsheets/・・=sharing]]
皆さんは、数学の世界を分類する代数 幾何 解析という用語を覚えていますか。学問領域を完全に線引きして区別することはできないのですが、それでも分類用語を知っておくことは「今、自分は何を学んでいるのか」を理解する一助となります。データサイエンスの世界も同様、様々な 関連用語 をざっくりと把握するだけでも、全体像が把握しやすくなります。
以下の区分も、知っていると世界がさらに見えやすくなります。
数理の世界には、決定論的なアプローチと、確率論的なアプローチの２つがあります。たばこの煙に例えると、たばこの先から一直線に上昇している部分の粒子の位置は、時刻 t を変数とした数式で決定論的に記述されますが、天井に拡散した粒子のふるまいは、確率論的にしか記述できません。ちなみに、その中間にある煙の「乱れそめ」の部分は「カオス理論」の対象となりあす。
