![[茨城キリスト教大学]](image/bible.png "[茨城キリスト教大学]"){kind=small}
データサイエンスの実践として、表計算ソフトを利用した基本的な統計処理やオペレーションズ・リサーチ（OR）手法による分析に基づき、現状の把握や問題解決案を検討することができる。
アンケートや調査などによって得られたデータやいわゆるビッグデータは、眺めているだけでは何の役にも立たない。データは要約し、分析されてはじめて意味のある（役に立つ）情報となる。近年、このデータの要約・分析において、データサイエンスが注目を集めている。データサイエンスとは従来からある数学や確率・統計を基にしたデータ分析に加え、AI（主に機械学習）に代表されるソフトコンピューティング技術と分析の対象分野の専門知識とを組み合わせることにより、より高度にデータに内在する規則性や法則性を明らかにし、組織の意思決定と戦略計画策定の指針を与える情報を得るための科学といえる。
この実習では、前述のような様々な問題の分析の基礎となる、表計算ソフト Microsoft Excel を用いた統計処理やオペレーションズ・リサーチ（OR；作戦研究。数学・確率・統計を基にしたモデル化による問題の把握や最適解の導出、シミュレーションによる分析などによる意思決定を目的とした学問や手法）の基礎を実習する。なお、この実習は Excel による表計算を行うため、Excel の基本を修得済みであることが望まれるが（留意事項参照）が、初回数回（回数は状況による）は、個人デバイス（ノートPC）の Excel 環境の確認と Excel の基本操作についての必要最低限の確認を行う。
なお、“数字が苦手”であっても理解できるよう、グラフ化により視覚的に理解しやすい分析手法ばかりを取り上げているので、PC の基本操作と Excel の使用経験がある者であれば気楽に受講してもらいたい。演習方法は、まず例題を教員の説明および指導にもとづいて一緒に作成し、その後、異なるデータを用いて例題同様の処理・分析を行う（課題）。この実習を受講すれば、実際の問題解決のための表計算や、複雑なグラフの描画とその解釈など、本当の意味での Excel が使える人（Excel で仕事ができる人）になれるだろう。
課題により評価する。
授業回毎の予習は特に必要としないが、実習で使用する Excel の基本操作については、各自の技量に応じて適宜予習や復習を行っておくこと。なお、Excel の使用経験が全くない学生や、数年前に高校で少し触った程度といった学生は、履修に先立って（または併せて）コンピュータ基礎 II（Excel の基礎）を履修することを強く推奨する。
クラス a, b は一般教室での PC 実習科目のため、Offi ce365 インストール済みの個人ノート PC（タブレット不可）を必ず持参すること。タブレット所持者は PC 教室での実施となるクラス c, d を履修すること。なお、ノート PC 所持者もクラス c, d を履修することは可能である。
なお、【予習・復習のポイント】にも記述したように、コンピュータ基礎 II の履修を推奨する。課題については Teams の課題機能を用いてコメントを付与する。
