科目一覧へ戻る | 2024/03/25 現在 |
開講科目名 /Course |
データサイエンス入門/Introduction to Data Science |
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時間割コード /Course Code |
0170330002 |
ナンバリングコード /Numbering Code |
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開講所属 /Course Offered by |
共通科目自然環境科目群/General Education Course |
曜限 /Day, Period |
木/Thu 1 |
開講区分 /semester offered |
後期/Second Semester |
単位数 /Credits |
2.0 |
学年 /Year |
2,3,4 |
主担当教員 /Main Instructor |
大城 絢子/Ayako OHSHIRO |
科目区分 /Course Group |
その他 その他 共通科目/その他 その他 共通科目 |
教室 /Classroom |
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遠隔授業 /Remote lecture |
No |
教員名 /Instructor |
教員所属名 /Affiliation |
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大城 絢子/Ayako OHSHIRO | 経済学科/Department of Economics |
※ポリシーとの関連性 /*Relevance to Policy |
社会現象をより深く理解するための主体性・多様な観点と広い専門分野知識・問題の論理的考察および表現力の修得 | ||||||||
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授業に関する問い合わせ /Inquiries about classes |
a.ohshiro@okiu.ac.jp | ||||||||
学びの準備 /Prepare to learn |
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学びの実践 /Learning Practices |
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学びの継続 /Continuing to learn |
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No. | 回(日時) /Time (date and time) |
授業計画 /Class Plan |
時間外学習の内容 /Content of Overtime Learning |
備考 /Notes |
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1 | 1 | ガイダンス:データサイエンスとは | 課題の作成 | |
2 | 2 | 社会におけるデータ・AI利活用1 | 課題の作成 | |
3 | 3 | 社会におけるデータ・AI利活用2 | 課題の作成 | |
4 | 4 | Excelによる演習:基本統計量・可視化(ヒストグラム・箱ひげ図・散布図) | 課題の作成 | |
5 | 5 | Rによる演習:基本統計量・可視化(ヒストグラム・箱ひげ図・散布図) | 課題の作成 | |
6 | 6 | Excelによる演習:相関係数・回帰分析 | 課題の作成 | |
7 | 7 | Rによる演習:相関係数・回帰分析 | 課題の作成 | |
8 | 8 | 中間レポートの作成 | 課題の作成 | |
9 | 9 | 平均値の差の検定 | 課題の作成 | |
10 | 10 | 分散分析 | 課題の作成 | |
11 | 11 | Rによる演習:因子分析 | 課題の作成 | |
12 | 12 | ExcelおよびRによる演習:時系列データ解析 | 課題の作成 | |
13 | 13 | Rによる演習:テキスト解析 | 課題の作成 | |
14 | 14 | 調査演習(テーマ設定・データ収集) | 課題の作成 | |
15 | 15 | 調査演習(データ解析) | 課題の作成 | |
16 | 16 | 総括・期末レポートの説明 | 課題の作成 |