シラバス参照

授業情報／Course information

科目名／Course: データサイエンス（R4以前入学生用）／Data Science
科目一覧へ戻る 2023/11/02 現在

授業基本情報
科目名（和文）
／Course		 データサイエンス（R4以前入学生用）
科目名（英文）
／Course		 Data Science
時間割コード
／Registration Code		 01A10501
学部（研究科）
／Faculty		 大学院
学科（専攻）
／Department
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研究室)
開講年度
／Year of the Course		 2023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
授業概要情報
更新日
／Date of renewal		 2023/02/26
使用言語
／Language of Instruction		 日本語
オムニバス
／Omnibus		 該当なし
授業概略と目的
／Cource Description and Objectives		 データの処理・分析・可視化の方法を学び、データを利活用できる素養を身に付けることを目的とする
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、マーケティング・リサーチ
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		 「バイオサイエンスの統計学」（市原清志）南江堂
「SASによるデータ解析入門」第３版（竹内啓 監修）東京大学出版
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つです。
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		 本科目は「実務経験のある教員による授業科目」又は「主として実践的教育から構成される授業科目」である。
備考
／Notes
授業計画詳細情報
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]
マーケティング・リサーチ手法		 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（岡山県総合教育センター）		 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(総務省統計委員会担当室)		 同上
授業評価詳細情報
到達目標及び観点／Learning Goal and Specific Behavioral Viewpoints
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
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） ○ ○ ○
成績評価方法と基準／Evaluation of Achievement
※出席は2/3以上で評価対象となります。
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） ○ ○
評価割合（％）
／Allocation of Marks		 70 30

科目一覧へ戻る