タイトル

時間割番号: 3303050001
データサイエンス・AIへの招待演習
 
担当教員
田中 琢真[Takuma Tanaka]
開講学部等 教養教育 対象年次   単位数 2
開講時期 秋学期 開講曜時 火2 クラス 【彦根】(SC)
ナンバリング GEBC03007
授業形態 対面授業
授業の目的と概要  
データサイエンティストとは、統計学と情報学の知識だけではなく、それらのスキルを実際に使いこなし、現場の問題を解決できる体系的能力を持つ者である。データサイエンティストとして働くためには、問題を設定し、問題を解決するために必要なデータを定め、データを収集し、分析結果を理解し、その分析結果の確認及び活用できること(PPDACサイクル)が必要である。本授業では、グループワークでデータの分析を行い、発表する。
 
授業の到達目標  
データサイエンスについての理解を深め、PPDACサイクルにおける一連の流れ「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)」を理解する。
 
授業計画  
1. PPDACサイクル(1) *全クラス合同
2. PPDACサイクル(2) *全クラス合同
3. グループワーク・分析のアイディア出し
4. Excel基本操作・セルの演算/要約統計量の計算+グループワーク
5. Excelヒストグラムの作り方/相関と回帰+グループワーク
6. Excel信頼区間+グループワーク
7. Excelロジスティック回帰+グループワーク
8. (クラス内)中間発表
9. グループワーク
10. グループワーク
11. グループワーク
12. グループワーク
13. グループワーク
14. (クラス内)最終発表
15. 全体発表
 
事前学習・事後学習など授業時間外の学習  
事前学習:講義開始までに、参考書などによりデータサイエンスの基礎について学習する
事後学習: 中間発表・最終発表に必要な資料を授業時間外にグループで集まって作成する
 
成績評価の方法  
授業参加(70%)と最終レポート(30%)で総合的に判断する。データの分析を自分の視点で行い、発表としてまとめられれば合格とする。
 
成績評価の基準  
最終レポートは適切な分析手法を使い、PPDACサイクルに従ったわかりやすいプレゼンになっているかどうかを見る。
 
教科書  
教科書1 ISBN 978478060701
書名 データサイエンス入門 第2版
著者名 竹村彰通, 姫野哲人, 高田聖治 編,竹村, 彰通, 1952-,姫野, 哲人,高田, 聖治, 1965-, 出版社 学術図書出版社 出版年 2021
 
参考書  
教材に関する補足情報  
 
参考文献一覧  
 
履修上の注意事項  
「データサイエンスへの招待」に相当する内容を習得していることが前提である。グループワークでExcelやPowerPointを利用するので、操作に習熟していることが必要である。
 
キーワード(「実務経験のある教員による授業科目」は「実務経験」で検索)  
 
備考(実務経験の内容と授業との関連を含む)  
 
参照ホームページ  
 
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