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授業情報／Course information

科目一覧へ戻る 2021/09/22 現在

授業基本情報
科目名（和文）
／Course		 データサイエンス
科目名（英文）
／Course		 Data Science
時間割コード
／Registration Code		 01A10501
学部（研究科）
／Faculty		 大学院
学科（専攻）
／Department
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 ３限　5220研究室)
開講年度
／Year of the Course		 2021年度
開講期間
／Term		 通年
対象学生
／Eligible Students		 1年,2年
単位数
／Credits		 1
授業概要情報
更新日
／Date of renewal		 2021/02/26
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、様々なビック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プレゼンテーション能力が求められている。
　本講義では、データの処理?分析?可視化の方法を学び、抵抗なくデータを利活用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、データの可視化、マーケティングリサーチ
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。
＊乐游棋牌_天天棋牌￥游戏下载官网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
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。
備考
／Notes		 本科目は、一部をオンライン授業で実施する可能性があり、アクティブラーニング（グループワーク）を採用している。また、「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。
授業計画詳細情報
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 [統計学の基本]
仮説検定（統計学的に意味のある違いとは？）など（渡邉）		 統計学の基礎を復習しておくこと 適宜資料を配布します
2 2 [統計学の活用方法]
統計学を科学的?合理的な判断に生かそう（田原誠 先生）
※グループワークあり		 同上 同上
3 3 [データの見える化]
データを可視化する技法を紹介する。あわせて、データ分析の基本である要因分解の手法を解説する。（渡邉）		 同上
4 4 [アンケート]
アンケート調査の設計?集計?分析方法について解説する（渡邉）		 同上
5 5 [マーケティングリサーチ]
マーケティングリサーチの手法を解説する（渡邉）		 同上
6 6 [GIS]
データの可視化手法の一つである主題図（マップ）の作成方法を紹介する。（渡邉）		 同上
7 7 [演習]
SASの使い方を学び、具体的なデータを用いて演習する（田原誠 先生）
※最終レポートの課題を案内する		 第１回、第2回の復習をしておくこと 同上
8 8 [ゲストトーク]
政府の統計実務（GDP統計）、仕事と博士課程の両立について（則竹悟宇 先生）		 同上
授業評価詳細情報
到達目標及び観点／Learning Goal and Specific Behavioral Viewpoints
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
1 統計学の考え方を理解する ○ ○
2 エビデンスに基づく科学的?合理的な判断力を身に付ける ○ ○
3 具体的な事例で分析する力を身に付ける ○ ○ ○
成績評価方法と基準／Evaluation of Achievement
※出席は2/3以上で評価対象となります。
No. 到達目標
／Learning Goal		 定期試験
／Exam.		 出席 グループ ワーク?演習 最終レポート
1 統計学の考え方を理解する ○ ○ ○
2 エビデンスに基づく科学的?合理的な判断力を身に付ける ○ ○ ○
3 具体的な事例で分析する力を身に付ける ○ ○ ○
評価割合（％）
／Allocation of Marks		 30 30 40

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