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現場の実データをもとに、データサイエンスにおける「計画→データ収集・加工・分析→分析結果の確認→結果の解釈・問題解決策の提案（価値創造）」をグループで実際に体験することで、コミュニケーションの必要性、自らの考えを相手に伝える表現力、問題解決策の提案力を育成する。また、課題を自ら発見することの重要性について確認し、データサイエンス価値創造演習での価値創造につなげる。
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データサイエンスにおける一連の流れを理解し、それらを行う上で必要なスキルを身に着けることを目標とする。
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第1回
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1: イントロダクション
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第2回
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2: Rによるデータ処理1
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第3回
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3: Rによるデータ処理2
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第4回
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4: グループワーク1
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第5回
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5: グループワーク2
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第6回
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6: グループワーク3
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第7回
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7: グループワーク4
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第8回
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8: 報告会1
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第9回
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9: Pythonによるデータ処理1
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第10回
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10: Pythonによるデータ処理2
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第11回
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11: グループワーク5
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第12回
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12: グループワーク6
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第13回
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13: グループワーク7
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第14回
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14: グループワーク8
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第15回
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15: 報告会2
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所属するグループが扱うデータに関して、次回の演習開始時点までに実施しておくべき作業分担を毎回決定し、演習時間外に個別またはグループで決定した作業を進める。
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各回に提出するグループごとの議事録から、①所属するグループが扱うデータについて、グループ内で協力することで適切にデータ分析作業が実施できていること、を評価する。
また、報告会から、②自らの考えを相手に伝える表現力、問題解決策の提案力が身についていること、を評価する。
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①所属するグループが扱うデータについて、グループ内で協力することで適切にデータ分析作業が実施できていること。
②自らの考えを相手に伝える表現力、問題解決策の提案力が身についていること。
を評価し、その合計点数によって、
秀: 90点以上、優: 80点以上、良: 70点以上、可:60点以上、不可: 60点未満とする。
①グループワークで提出する議事録の内容から総合的に評点し満点を合計80点とする。
②報告会により評点し、合計20点とする。
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