タイトル
     2018年度  総合科学部 日英区分:日本語 
  
課題発見ゼミナール
Seminar on Approaches to Issues
後期 
時間割コード 科目分野 昼夜
1005121 実践学習科目 昼間
科目ナンバリング
CMSY2410JIAS
選必区分
必修
担当教員(ローマ字表記)
  石田 基広 [Motohiro Ishida]
授業形態 単位数 曜日・講時
  2 ,金3〜4
対象学生
全1年
授業の目的  
データ駆動形(data driven)課題発見と解決について知る
 
授業の概要  
21世紀はデータに基づく価値判断、決断が重要視される時代である。
本授業では21世紀に入って急速に普及したデータサイエンス(統計学)について基礎を学び、また自身でデータを分析し知見を引き出すことを体験する。
 
キーワード  
データサイエンス、人工知能、ビッグデータ、統計学、数学
 
先行/科目  
 
関連/科目  
 
到達目標  

 
授業の計画  
1. オリエンテーション
2. 事例紹介1
3. 事例紹介2
4. 基礎知識を身に付ける1(文献購読)
5. 基礎知識を身に付ける2(文献購読)
6. 基礎知識を身に付ける3(文献購読)
7. 技術を知る1(パソコン実習)
8. 技術を知る2(パソコン実習)
9. 技術を知る3(パソコン実習)
10. プログラミング言語に触れてみる1
11. プログラミング言語に触れてみる2
12. プログラミング言語に触れてみる3
13. 発展課題1
14. 発展課題2
15. 総括1
16. 総括2
 
教科書  
教科書1 ISBN 9784320110489
書名 とある弁当屋の統計技師(データサイエンティスト) ―データ分析のはじめかた―
著者名 石田基広著 出版社 共立出版 出版年 2013
備考
 
参考書  
 
教科書・参考書に関する補足情報  
教科書はオリエンテーションを受講し、担当者の話を聞いたうえで購入すること。授業開始前に買っておく必要はない。
 
成績評価方法・基準  
授業課題がすべて提出されていて、初めて評価の対象とする。また期末試験も行う。
 
再試験の有無  
無し
 
受講者へのメッセージ  
本授業では理系寄りの内容を学ぶ。多少ではあるが、数学の話題についても取り上げる。
 
WEBページ  
 
学生用連絡先  
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学生開示用メールアドレス  
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オフィスアワー  
金曜日16時〜18時
 
備考  
 
自主学習(予習・復習)のアドバイス  
 
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