シラバス参照
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| 科目一覧へ戻る | 2023/03/17 現在 |
| 科目名／Subject | 小泉 大城 4年ゼミ |
|---|---|
| 担当教員（所属）／Instructor | 小泉 大城 (商学部) |
| 授業科目区分／Category | 昼間コース 学科別専門科目 |
| 開講学期／Semester | 2019年度／Academic Year 前期／Spring Semester |
| 開講曜限／Class period | 火/Tue 4 , 火/Tue 5 |
| 対象所属／Eligible Faculty | |
| 配当年次／Years | 3年 , 4年 |
| 単位数／Credits | 12 |
| 研究室番号／Office | |
| オフィスアワー／Office hours |
| 更新日／Date of renewal | 2019/03/14 | ||
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| 授業の目的・方法 ／Course Objectives and method |
「データサイエンス研究」 近年の急速なIT技術の普及にともない，企業等の組織活動においてデータを有効に利用することの重要性は高まっている．データサイエンスとは，統計的な考え方を基礎として，コンピュータを駆使したデータ分析を行うことで，対象のデータから客観的に知見を見出そうという考え方のことである． 本研究では，データサイエンスのさまざまな手法を駆使して，まだ詳細に分析されてないデータから新たな知見を見出すことを目標とする． |
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| 達成目標 ／Course Goals |
(1)記述統計学の理解を前提として、多変量解析あるいは推測統計学の基礎について説明することができる． (2)実社会のデータを対象に，(1)の手法を適用・考察し、問題解決を図ることができる． (3)上記(1)および(2)の概要を資料にまとめ、聞き手にわかりやすく伝えることができる． |
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| 授業内容 ／Course contents |
本研究では理論と実践の両方のバランスを重視する．理論とは，いわゆる統計学についての正しい理解にもどづく知識のことであり，実践とは，対象としている分野についての幅広い知識と，統計的な分析を行うコンピュータを縦横に駆使する能力のことを指す． こうした能力を兼ね備えた人材になることは，けっして容易なことではないが，高い目標に向けた努力を惜しまず，長期的な視野に立って社会で活躍することを目指す． |
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| 事前学修・事後学修 ／Preparation and review class |
指導テキストのほか，適宜，解説論文や関連分野の専門誌等を参照し，データ解析の実践例や最新の動向の把握に努めること． | ||
| 使用教材 ／Teaching materials |
指導テキスト：宮川公男 著，「基本統計学（第4版）」，有斐閣，2015年． |
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| 成績評価の方法 ／Grading |
ゼミの参加状況、取り組み方、発表の質等を総合的に勘案して評価する． | ||
| 成績評価の基準 ／Grading Criteria |
社会情報学科標準成績評価基準に従う． | ||
| 遠隔授業 ／Online class |
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