シラバス参照
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| 科目一覧へ戻る | 2025/03/14 現在 |
| 科目名／Subject | 社会情報特講ＩＩＩ |
|---|---|
| 担当教員（所属）／Instructor | 森 浩太 (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 | 2025年度／Academic Year 前期／Spring Semester |
| 開講曜限／Class period | 月/Mon 3 , 他 |
| 対象所属／Eligible Faculty | 商学部昼間コース／Faculty of CommerceDay School,商学部夜間主コース／Faculty of CommerceNight School |
| 配当年次／Years | 3年 , 4年 |
| 単位数／Credits | 2 |
| 研究室番号／Office | |
| オフィスアワー／Office hours |
| 更新日／Date of renewal | 2025/02/26 | ||
|---|---|---|---|
| 授業の目的・方法 ／Course Objectives and method |
【目的】 本授業では、学術研究ならびに実務で用いられるデータ分析の実践を学修する。データの収集・整理・管理に始まり、データベースの活用、データの抽出・集計・可視化、統計的な分析など、一連の技術要素を習得し、自分自身のプロジェクトを実施するための基礎を作る。また、生成AIや大規模言語モデルを用いた分析手法についても触れる。 【方法】 各回において、前半で概要や技術要素について座学を行ない、後半でコンピュータを用いた実習を行う。 実習は主にGoogle Colaboratory上で行い、プログラム言語にはPythonとSQLを用いる。 データ題材としては、Google Cloud上で公開されている YouTube Data API を用いて動画の視聴・コメント情報を取得する。 |
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| 達成目標 ／Course Goals |
・プログラムを用いたデータの収集・整理を行うことができること ・SQLデータベースの構造を理解し、必要な情報を抽出することができること ・様々なデータの可視化方法を理解し、主張の展開に効果的に利用できること ・数値情報ならびにテキスト情報を用いた統計分析の基礎を習得すること ・生成AIや大規模言語モデルを用いたテキスト分析の基礎を習得すること |
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| 授業内容 ／Course contents |
1. Google Colaboratory と Python 2. YouTube Data API を用いたデータ収集 3. プログラムによるデータの処理とデータベース構築 4. BigQueryとSQL言語の基礎 5. 実践的なSQLクエリ (1) 6. 実践的なSQLクエリ (2) 7. データの可視化手法と探索的統計分析 8. 可視化を用いた分析・主張 (1) 9. 可視化を用いた分析・主張 (2) 10. テキストデータの処理と分析 11. ネットワーク情報の分析 12. 機械学習と生成AIの基礎 13. 生成AIを用いたテキスト情報の分類 14. 生成AIを用いたテキスト情報の抽出 15. 生成AIを用いた類似情報の検索 |
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| 事前学修・事後学修 ／Preparation and review class |
各回の講義資料に事前に目を通すこと（事前に実習まで行うことは不要） | ||
| 使用教材 ／Teaching materials |
講義資料・実習内容をウェブサイトに公開する。 【教科書】なし 【参考書】（授業内容に関連する文献だが、授業では直接必要としない） Sylvia Moestl Vasilik 2017. Sql Practice Problems. https://sqlpracticeproblems.com/ Claus O. Wilke 2019. Fundamentals of Data Visualization. https://clauswilke.com/dataviz/index.html (邦訳: 小林儀匡, 瀬戸山雅人 訳 2022『データビジュアライゼーションの基礎』オライリージャパン) Nathan Yau 2024. Visualize This, 2nd Ed. Wiley. |
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| 成績評価の方法 ／Grading |
講義への出席と実習課題の提出により評価します。 ・出席： 30点 = 2点 x 15日 ・実習： 70点 = 14点 x 5回 ＊５日間の集中講義のなかで、１日のごとに実習課題を提出してもらいます。 |
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| 成績評価の基準 ／Grading Criteria |
90点以上：秀 80-89点：優 70-79点：良 60-69点：可 60点未満：不可 とします。実習課題の難易度は、カバーされる内容を概ね理解し、意図した結果を得られていれば優以上の評価となる想定です。 なお、特別な事情以外で5回以上欠席した場合は不可とします。 |
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| 履修上の注意事項 ／Remarks |
・プログラム言語（Python, SQL）の経験は問いません。講義内容に関心のある皆さんを歓迎します。 ・ご自身のパソコンでの実習が可能です。 ・Googleアカウントを利用するため、事前に作成しておいてください。普段使っているものでも講義用のものでも構いません。 ・講義・実習を欠席すると次回以降の活動に支障が出る可能性があります。やむを得ず欠席する場合は、講義資料と実習に取り組み、課題は極力提出するようにしてください。 |
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| 実務経験者による授業 ／Courses conducted by the ones with practical experiences |
該当しない／No | ||
| 授業実施方法 ／Method of class |
①面接授業／Face-To-Face class | ||
| 遠隔授業 ／Online class |
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