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授業情報/Course information

科目一覧へ戻る 2023/03/17 現在

科目名/Subject 岩澤 政宗 3年ゼミ
担当教員(所属)/Instructor 岩澤 政宗 (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 2021年度/Academic Year  前期/Spring Semester
開講曜限/Class period 木/Thu 4 , 木/Thu 5
対象所属/Eligible Faculty
配当年次/Years 3年 , 4年
単位数/Credits 0
研究室番号/Office
オフィスアワー/Office hours
更新日/Date of renewal 2021/02/08
授業の目的・方法
/Course Objectives and method
近年、ITの発達に伴い膨大なデータが蓄積・分析されるようになりました。データから有用な情報を引き出すには、統計学や計量経済学の知識を身につけ、それを応用する能力が必要とされます。本ゼミでは、統計学や計量経済学に関する理解を深め、それらを応用するための能力をつけることを目的とします。
テキストの輪読によりデータ分析(統計学・計量経済学)の理論について学習し、データ解析ソフトウェアを用いたプログラミング技術を実習形式で習得します。
達成目標
/Course Goals
基礎的なデータ分析の理論を習得する
PythonやR等のデータ解析ソフトウェアを用いたデータ分析ができる
分析結果を理解、解釈できる
授業内容
/Course contents
輪読:指定したテキストの担当箇所を割り当てます。
担当者は内容を理解した上で他者に説明できる様にレジュメを作成し発表してください。担当者以外は、理解が曖昧な部分や発展的な内容について積極的に発言し、理解を深めることを求めます。

実践:データ分析コンペティションに参加し、実践経験を積みます。
事前学修・事後学修
/Preparation and review class
輪読や発表の担当者は内容を自分で理解するだけではなく、他者に説明できる様に事前準備をすること
輪読や発表の担当者以外の者も、該当部分を読み理解した上で疑問点やさらなる議論が必要な点についてまとめておくこと
事後学修としては、学修した内容を十分に復習すること
使用教材
/Teaching materials
ゼロからつくる Python機械学習プログラミング入門
その他のテキストは講義中にアナウンスする
成績評価の方法
/Grading
報告者としての発表内容と発表資料(レジュメ)
報告担当以外での発言・議論への参加
課題
成績評価の基準
/Grading Criteria
成績評価の方法に基づき以下の基準で評価する。
秀(100-90)、優(89-80)、良(79-70)、可(69-60)、不可(59-0)
履修上の注意事項
/Remarks
統計学、計量経済学を履修していることを要件とします。
学生の自主性を尊重します。
実務経験者による授業
/Courses conducted by the
ones with practical
experiences
該当しない/No
遠隔授業
/Online class
遠隔授業/Online class

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