シラバス参照
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シラバス参照
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| 科目名／Course: データアナリティクス／Date Analytics | |
| 科目一覧へ戻る | 2024/09/10 現在 |
| 科目名（和文） ／Course |
データアナリティクス |
|---|---|
| 科目名（英文） ／Course |
Date Analytics |
| 時間割コード ／Registration Code |
01A11601 |
| 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３限 5220（学部共通棟(西)2階）) |
| 開講年度 ／Year of the Course |
2024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 |
2024/03/04 |
|---|---|
| 使用言語 ／Language of Instruction |
日本語 |
| オムニバス ／Omnibus |
複数教員担当?オムニバス |
| 授業概略と目的 ／Cource Description and Objectives |
データに基づいた合理的な判断力を身に付けた上で、アナリティクスソフトSASを用いて、データの処理やビジュアル化に関する演習を行う。また、回帰分析や多変量解析などの分析に関する演習も実施する。 終盤の授業では、ゲストスピーカーを招聘し、教員研修を事例にあげた効果測定や統計制度全般について講義いただく。グローバリゼーションやデジタライゼーションについても取り上げる。 |
| 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、データハンドリング |
| 履修上の注意 ／Notes |
＊講義は、zoom（オンライン?リアルタイム）で実施します。 ＊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。 |
| 教科書 ／Textbook(s) |
教科書は指定しない |
| 参考文献等 ／References |
?市原清志「バイオサイエンスの統計学」南江堂、1990 乐游棋牌_天天棋牌￥游戏下载官网附属図書館に書籍が所蔵されています https://opac.lib.oka-pu.ac.jp/opac/search?isbn=9784524220366 ?市川伸一ほか「SASによるデータ解析入門 第３版」東京大学出版会、2011 乐游棋牌_天天棋牌￥游戏下载官网附属図書館に書籍が所蔵されています https://opac.lib.oka-pu.ac.jp/opac/search?isbn= 9784130640855 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つである。 |
| アクティブラーニングに関する事項 ／Attention Relating to Active Learning |
本科目は、アクティブラーニング（グループワークやプログラミング演習など）を採用している。 |
| 実務経験に関する事項 ／Attention Relating to Operational Experiences |
一部の授業において、実務家を講師に招いて講義する。 |
| 備考 ／Notes |
本科目は、すべてオンライン授業を実施する予定である。 |
| 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/SASⅠ] 講義の概要やSAS(Statistical Analysis System)の登録方法について説明する.SAS Studioの使い方，SASプログラムの基本を知る |
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） 講師：田原誠（岡山理科大学附属中学校?高等学校） |
統計学の基礎を復習しておくこと | 同上 |
| 3 | 3 | [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） 講師：田原誠（岡山理科大学附属中学校?高等学校） |
SASの使い方を復習しておくこと | 同上 |
| 4 | 4 | [SASⅢ] ビッグデータの統合と要約に使おう 講師：田原誠（岡山理科大学附属中学校?高等学校） |
同上 | 同上 |
| 5 | 5 | [SASⅣ] ダミー変数を用いた回帰分析 |
同上 | 同上 |
| 6 | 6 | [SASⅤ] 多変量解析 |
同上 | 同上 |
| 7 | 7 | [ゲストトーク①] 教員研修の効果測定 講師：上岡伸（岡山県） |
同上 | |
| 8 | 8 | [ゲストトーク②] 公的統計基本計画（「グローバリゼーションの統計的把握」の内容も含む） 講師：萩野覚（前 総務省統計委員会担当室） |
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. |
小レポート（演習課題などを含む） | 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 |
70 | 30 | |||||