タイトル

時間割番号: 7025100702
データサイエンス応用演習
 
担当教員
周 暁康[Gyoko Shu]
開講学部等 データサイエンス学部 対象年次 2~ 単位数 2
開講時期 秋学期 開講曜時 水1 クラス
ナンバリング DSAP21005
授業形態 対面授業
授業の目的と概要  
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。
 
授業の到達目標  
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。
 
授業計画  
1: イントロダクション
2: Rによるデータ処理1
3: Rによるデータ処理2
4: グループワーク1
5: グループワーク2
6: グループワーク3
7: グループワーク4
8: 報告会1
9: Pythonによるデータ処理1
10: Pythonによるデータ処理2
11: グループワーク5
12: グループワーク6
13: グループワーク7
14: グループワーク8
15: 報告会2
 
事前学習・事後学習など授業時間外の学習  
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。
 
成績評価の方法  
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。
 
成績評価の基準  
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。
 
教科書  
 
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  
 
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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