タイトル
時間割コード:3001719 日本語シラバス 英語
データエンジニアリング実践基礎[Basic Data Engineering Practice]
 
担当教員
田名部 元成[TANABU MOTONARI]
開講学部等 経営学部 対象年次 2〜 単位数 2 使用言語  
開講時期 秋学期 開講曜限   クラス  
授業形態 対面 授業形態(詳細) 授業方法 講義
特記事項  
ナンバリングコード BU.9900 実務経験のある教員による授業 該当する
授業の目的  
本授業は、これからのビジネスパーソンにとって必須となるデータ利活用に焦点を当て、データエンジニアリングに関する基礎知識と実践的スキルを習得することを目的としています。現代ビジネスにおいて重要とされるデータに基づく意思決定を行うためには、データの取得、加工、可視化、分析という一連のタスクから構成されるデータパイプラインの考え方を理解し、それらの取り扱いと構築のための知識とスキルが必要となります。受講生は、ハンズオンで学ぶことによって、データエンジニアリングに関する実践的な知識とスキルを獲得します。本授業では、①データテクノロジーカンパニーであるprimeNumber社の最先端かつ多様な経験をもつビジネスパーソンが、②その経験を活かして、データ総合支援SaaSである troccoやGoogleのクラウドサービスを利用したハンズオンの教育環境を構築して講義を行うことで、③データサイエンティストに求められるスキルの一つであるデータエンジニアリング力を効果的に習得できる教育を行います。
 
授業計画
(項目説明)授業全体のスケジュールを示しています。学修計画を立てる際の参考にしてください。
 
1.   データエンジニアリングとは何か
2.   データパイプライン構築におけるDWHとETL
3.   データベースの基礎概念
4.   SQL演習1(SELECT文)
5.   SQL演習2(JOIN句、サブクエリ)
6.   SQL演習3(テーブルの構成、ウィンドウ関数など)
7.   BIを利用した可視化
8.   中間振返り、データエンジニアのタスク
9.   データ分析基盤の総合支援ツールの役割
10.   データパイプラインの作成(グループワーク)
11.   発展的データ活用と機械学習を用いた深い洞察の獲得
12.   データの取り込み、加工、可視化(グループワーク)
13.   中間振返り(グループワーク)
14.   成果発表(グループ発表)
15.   総括
 
授業時間外の学修内容
(項目説明)授業全体を通して授業前に予習すべき内容、授業後に復習すべき内容を示しています。単位は、授業時間前後の予習復習を含めて認定されます。
 
(予習)データエンジニアリングに関する概念、用語、具体事例を事前に調べ概要を理解する。
(復習)ハンズオン学習で実行したSQLクエリを写経や、受講者に公開する各サービスを用いた独自の取り組みを通して、知識の定着化を促進する。
 
履修目標
(項目説明)授業で扱う内容(授業のねらい)を示す目標です。より高度な内容は自主的な学修で身につけることを必要としています。
 
(データエンジニアリング理解)データエンジニアリングを構成する具体的作業とそれら必要性を理解し、他者に説明することができる。
(データ分析基盤理解)データ分析基盤を構成する要素として、どのようなサービスが必要になるかを理解し、構築したい基盤のユースケースに合わせて、サービスの選定やアーキテクチャのイメージ構成を描くことができる。
(SQL構築)サブクエリや結合等を用いたSQLを駆使し、必要とするデータを抽出することができる。
(データの分析と表現)抽出されたデータを元にダッシュボード等で深堀し、インサイトにつながる内容を他者に分かりやすい形でプレゼンテーションできる。
 
到達目標
(項目説明)授業を履修する人が最低限身につける内容を示す目標です。履修目標を達成するには、さらなる学修を必要としている段階です。
 
(データエンジニアリング理解)データエンジニアリングを構成する具体的作業とそれらの必要性を理解している。
(データ分析基盤理解)データ分析基盤を構成する要素として、どのようなサービスが必要になるか理解している。
(SQL構築)シンプルなSQL(SELECT文、WHERE句など)を用いてデータの抽出を行うことができる。
(データの分析と表現)抽出されたデータを元に自分の考えをプレゼンテーションできる。
 
成績評価の方法
(項目説明)成績評価の方法と評価の配分を示しています。
 
グループワークへの参加度合い(30%), 演習課題への取り組み(25%), プレゼンテーション(25%)、授業振返り(20%)
 
成績評価の基準 -ルーブリック-
(項目説明)授業別ルーブリックでは評価の項目と、成績評価の基準との関係性を確認できます。(表示されない場合もあります。)
 
【成績評価の基準表】
秀(S)優(A)良(B)可(C)不可(F)
履修目標を越えたレベルを達成している履修目標を達成している履修目標と到達目標の間にあるレベルを達成している到達目標を達成している到達目標を達成できていない
履修目標:授業で扱う内容(授業のねらい)を示す目標
到達目標:授業において最低限学生が身につける内容を示す目標
【授業別ルーブリック】
評価項目評価基準
期待している以上である十分に満足できる(履修目標)やや努力を要する努力を要する(到達目標)相当の努力を要する
データエンジニアリング理解データエンジニアリングを構成する具体的作業とそれら必要性を深く理解し、他者に具体的事例とともに説明することができる。データエンジニアリングを構成する具体的作業とそれら必要性を理解し、他者に説明することができる。データエンジニアリングを構成する具体的作業とそれら必要性を理解しているが、すべてを他者に説明することができない。データエンジニアリングを構成する具体的作業とそれらの必要性を理解している。データエンジニアリングを構成する具体的作業を挙げることができない。
データ分析基盤理解データ分析基盤を構成する要素として、どのようなサービスが必要になるかを詳細に理解し、構築したい基盤のユースケースに合わせて、サービスの選定やアーキテクチャを的確に描くことができる。データ分析基盤を構成する要素として、どのようなサービスが必要になるかを理解し、構築したい基盤のユースケースに合わせて、サービスの選定やアーキテクチャのイメージ構成を描くことができる。データ分析基盤を構成する要素として、どのようなサービスが必要になるかを理解しているが、特定のユースケースに対するサービスの選定やアーキテクチャのイメージ構成を描くことができる。データ分析基盤を構成する要素として、どのようなサービスが必要になるか理解している。データ分析基盤を構成する要素として、どのようなサービスが必要になるかを理解できていない。
SQL構築必要とするデータに対して最適なSQL文を構築してデータを抽出することができる。サブクエリや結合等を用いたSQLを駆使し、必要とするデータを抽出することができる。標準的なSQL文を構成し、必要とするデータを抽出することができる。シンプルなSQLを用いてデータの抽出を行うことができる。シンプルなSQLを用いてデータの抽出を行うことができない。
データの分析と表現抽出されたデータを元にダッシュボードやその他のツールを活用してデータを深く分析し、インサイトにつながる内容を他者に分かりやすい形でプレゼンテーションできる。抽出されたデータを元にダッシュボード等で深堀し、インサイトにつながる内容を他者に分かりやすい形でプレゼンテーションできる。抽出されたデータを元にダッシュボード等で分析を行い、自分の考えを他者にプレゼンテーションできる。抽出されたデータを元に自分の考えをプレゼンテーションできる。抽出されたデータを元に自分の見解を述べることができない。
 
授業の方法
(項目説明)教員が授業をどのように進めるのか、課題提出などの情報もあわせて示しています。
 
・講義とハンズオン演習からなります。
・授業後は、オンライン配布されるPDF資料で復習をします。
・出欠は、授業支援システム上に回答する「授業振り返り」で代用します。
・質問は授業で利用するクラウドサービス上で受け付けます。
・後半の演習で用いるデータ分析基盤支援SaaS troccoは、24時間利用可能です。
 
参考書  
参考書1 ISBN 9784295010746
書名 集中演習 SQL入門 Google BigQueryではじめるビジネスデータ分析
著者名 木田 和廣 出版社 インプレス 出版年 2021
参考書2 ISBN 9784297119485
書名 Google Cloudではじめる実践データエンジニアリング入門[業務で使えるデータ基盤構築]
著者名 下田 倫大 出版社 技術評論社 出版年 2021
参考書3 ISBN 9784798124704
書名 達人に学ぶDB設計 徹底指南書
著者名 ミック 出版社 翔泳社 出版年 2018
参考書4 ISBN 9784798157825
書名 達人に学ぶSQL徹底指南書 第2版 初級者で終わりたくないあなたへ
著者名 ミック 出版社 翔泳社 出版年 2018
参考書5 ISBN
書名 データマネジメントが30分でわかる本
著者名 ゆずたそ,はせりょ 出版社 NextPublishing Authors Press 出版年 2020
参考書6 ISBN 9784822258917
書名 最強のデータ分析組織 なぜ大阪ガスは成功したのか
著者名 河本 薫 出版社 日経BP 出版年 2017
参考書7 ISBN 9784534032508
書名 業務別データベース設計のためのデータモデリング入門
著者名 渡辺 幸三 出版社 日本実業出版社 出版年 2001
 
キーワード  
データサイエンス, データエンジニアリング, データ分析基盤, SQL
 
教員からの一言  
単位を取るためだけに授業を受けるのは貴重な時間を無駄にすることになります。自分が履修している、あるいは履修する授業について、積極的に意義を見出しましょう。その精神的活動が学生生活を充実させることにつながると思います。
 
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