シラバス参照
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| 科目一覧へ戻る | 2022/04/06 現在 |
| 科目名／Subject | 岩澤 政宗 4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 | 2022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 | 岩澤 政宗 |
| オフィスアワー／Office hours | 岩澤 政宗(随時（事前にメールで連絡をしてください）) |
| 更新日／Date of renewal | 2022/02/23 |
|---|---|
| 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。 各自研究テーマを定め、卒業論文のための研究をし、論文を執筆します。 |
| 事前学修・事後学修 ／Preparation and review lesson |
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 Deep Learning O’REILLY 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 卒業論文 |
| 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 |