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 | 2021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 | 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 | 2021/03/02 | ||
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| 授業の目的・方法 ／Course Objectives and method |
「データ科学研究」 近年の急速な情報技術(IT)の普及にともない，企業や政府，官公庁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ます．また，今年になって突然起きたコロナ禍に関連する様々なニュースを見聞きして，「世界中で似たようなデータを観測しているはずなのに，なぜ組織や個人など，人々の取る反応や対策が大きく食い違うのか？」と疑問を持った学生も多いのではないでしょうか．こうした要因のひとつとして，「同じデータを得たとしても，それをどのような観点で分析し，どのような基準で考察するのかによって引き出される結論は変わりうる」ということが挙げられます．こうしたテーマは，近年注目されている「データ科学」という分野でも扱われている，重要で本質的な問題のひとつです． データ科学とは，統計的な考え方を基礎とし，コンピュータを駆使したデータ分析を行うことで，客観的かつ定量的な知見を見出そうという考え方，および関連するさまざまな方法論のことです． 本研究では，データ科学の考え方を通じ，まだ詳細に分析されてない分野やデータ等から新たな知見を見出す能力を身につけ，激動する社会の荒波の中でも存分に活躍可能な人材になることを目標とします． |
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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します．理論とは，いわゆる統計学についての正確な理解に基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にあたって，コンピュータを自在に駆使するスキルのことを指します．こうした能力は，数学とプログラミングの両方に深く関わっていますが，文系大学生の中にはしばしば学ばなくてよいものと勘違いしている姿が散見されるのはたいへん残念なことです． しかし，これらの能力は実際にはデータ科学という分野とは関係なく，社会人として活躍するために不可欠なものです．このような能力を備えた人材になることは，けっして容易ではないかもしれませんが，本質的で高い目標に向けた努力を惜しまず，長期的な視野に立った学習を通じて，社会でたくましく活躍することを目指す学生の参加を歓迎します． |
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| 事前学修・事後学修 ／Preparation and review class |
教科書のほか，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 |
教科書：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 |
発表の質をを含むゼミへの取り組み方を勘案して評価する． | ||
| 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． | ||
| 履修上の注意事項 ／Remarks |
ノートPCを準備のこと． | ||
| 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 |
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