  シラバス参照
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| 科目名／Course: データサイエンス（R2以前入学生用）／Data Science | |
| 科目一覧へ戻る | 2022/09/09 現在 |
| 科目名（和文） ／Course |
データサイエンス（R2以前入学生用） |
|---|---|
| 科目名（英文） ／Course |
Data Science |
| 時間割コード ／Registration Code |
01A10502 |
| 学部（研究科） ／Faculty |
大学院 |
| 学科（専攻） ／Department |
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| 担当教員（○：代表教員）
／Principle Instructor （○） and Instructors |
○渡邉 淳司 |
| オフィスアワー ／Office Hour |
渡邉 淳司(火曜日 ４限 5220研究室) |
| 開講年度 ／Year of the Course |
2022年度 |
| 開講期間 ／Term |
第2クォーター |
| 対象学生 ／Eligible Students |
1年,2年 |
| 単位数 ／Credits |
1 |
| 更新日 ／Date of renewal |
2022/03/25 |
|---|---|
| 使用言語 ／Language of Instruction |
日本語 |
| オムニバス ／Omnibus |
該当なし |
| 授業概略と目的 ／Cource Description and Objectives |
情報通信技術の進展を背景に、様々なデータが有効活用されている。このような時代には、どのような職業に就いても、ある程度のデータ分析力やデータに基づいた合理的な判断が求められる。 本講義では、データの処理?分析を学び、抵抗なくデータをハンドリングできる素養を身につけることを目標とする。 |
| 履修に必要な知識?能力?キーワード ／Prerequisites and Keywords |
客観的な分析、統計的判断、アンケート調査、マーケティング?サイエンス |
| 履修上の注意 ／Notes |
＊外部講師の都合により授業の予定が変更される場合があります。 ＊CMD体育_cmd体育平台@感染症の拡大により、授業内容を簡素化する可能性があります。 また、小レポートの提出を出席とみなすことがあります。 |
| 教科書 ／Textbook(s) |
教科書は指定しない |
| 参考文献等 ／References |
「バイオサイエンスの統計学」（市原清志）南江堂 「SASによるデータ解析入門」第３版（竹内啓 監修）東京大学出版 「44の例題で学ぶ統計的検定と推定の解き方」（上田拓治）オーム社 その他の参考資料は、必要に応じて紹介する。 |
| 自主学習ガイド ／Expected Study Guide outside Coursework/Self-Directed Learning Other Than Coursework |
具体的な問題にも対応できるよう復習しておくこと |
| 資格等に関する事項 ／Attention Relating to Professional License |
本科目は、大学院副専攻「吉備の杜プロデューサー課程」における「創造戦略プロデューサー」認定のための要件科目の1つある。 |
| アクティブラーニングに関する事項 ／Attention Relating to Active Learning |
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| 実務経験に関する事項 ／Attention Relating to Operational Experiences |
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| 備考 ／Notes |
本科目は、アクティブラーニング（グループワークや演習課題の提出など）を採用している。 また、オンライン授業がベースとなっている。 「実務経験のある教員による授業科目」又は「主として実践的教育から構成される授業科目」である。 |
| No. | 単元（授業回数） ／Unit (Lesson Number) |
単元タイトルと概要 ／Unit Title and Unit Description |
時間外学習 ／Preparation and Review |
配付資料 ／Handouts |
|---|---|---|---|---|
| 1 | 1 | [ガイダンス] 講義の概要やSASの登録方法について説明する |
適宜資料を配布します | |
| 2 | 2 | [統計学を科学的?合理的な判断に生かそう] 誤差について考える（※グループワーク有） |
統計学の基礎を復習しておくこと | 同上 |
| 3 | 3 | [SAS(Statistical Analysis System)Ⅰ] SAS Studioの使い方，SASプログラムの基本を知ろう |
同上 | |
| 4 | 4 | [SASⅡ] SASの便利な使い方を知ろう（データの整理?統合，結果の出力?表示など） |
SASの使い方を復習しておくこと | 同上 |
| 5 | 5 | [SASⅢ] ビッグデータの統合と要約に使おう |
同上 | 同上 |
| 6 | 6 | [アンケート調査] アンケート調査の設計方法について解説する |
同上 | |
| 7 | 7 | [マーケティング?サイエンス] マーケティングに用いられている分析方法を紹介する |
同上 | |
| 8 | 8 | [ゲストトーク] 政府による統計調査、GDP統計などの概要について講義いただく |
同上 |
| No. |
到達目標 ／Learning Goal |
知識?理解 ／Knowledge & Undestanding |
技能?表現 ／Skills & Expressions |
思考?判断 ／Thoughts & Decisions |
伝達?コミュニケーション ／Communication |
協働 ／Cooperative Attitude |
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|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | データに基づく科学的?合理的な判断力を身に付けている（B） | ○ | ○ | ○ | ||||
| 2 | SASを用いてデータをハンドリングできる（B） | ○ | ○ | |||||
| 3 | 具体的な事例で統計分析ができる（B） | ○ | ○ | ○ |
| No. |
到達目標 ／Learning Goal |
定期試験 ／Exam. |
出席もしくは、小レポート | グループ ワーク?演習 | 最終レポート | ||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | データに基づく科学的?合理的な判断力を身に付けている（B） | ○ | ○ | ○ | |||
| 2 | SASを用いてデータをハンドリングできる（B） | ○ | ○ | ○ | |||
| 3 | 具体的な事例で統計分析ができる（B） | ○ | ○ | ○ | |||
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評価割合（％） ／Allocation of Marks |
30 | 40 | 30 | ||||