データサイエンスPBL演習Ａ・データサイエンスPBL演習Ｂ
この講義はPBL (問題解決型学習) 形式の講義です。PBLとは、自ら問題を発見しその問題を解決することを目指し、その過程の中で知識や経験を得る学習法のことです。グループワークで課題の問題についてアイデアを出し合い、さらにデータの分析を行うことで説得力のある提言をしてもらいます。
データサイエンスPBL演習A・Bは数理・データサイエンス標準カリキュラムコース データサイエンス科目です。
2019年度の入学者で、対象学部に所属する学生は、この授業の単位を上記コース修了のために使用することができます。
【対象学部（2019年度入学生）】
文学部、国際人間科学部、経済学部、経営学部、法学部、理学部、工学部、農学部、海事科学部
データサイエンスＰＢＬ演習Ａ
- 開講区分
- 第３クォーター
- 講義日程
- 月曜日 ４限
- 講義形式
- オンラインによる講義及びグループワーク
- 対象者
- 全学部の2年次生
- 募集人数
- 定員50名：抽選登録
- 講義内容
| 回数 | 講義内容 |
|---|---|
| 第１回～第４回 | ・課題の説明・グループ分け ・Excel・Rの基本操作、数式（関数）の利用、グラフの作成 ・相関係数、散布図、回帰分析（線形単回帰） |
| 第５回～第７回 | ・グループワーク |
| 第８回 | ・振り返り |
データサイエンスＰＢＬ演習Ｂ
- 開講区分
- 第４クォーター
- 講義日程
- 月曜日 ４限
- 講義形式
- オンラインによる講義及びグループワーク
- 対象者
- 全学部の2年次生
- 募集人数
- 定員50名：抽選登録
- 講義内容
| 回数 | 講義内容 |
|---|---|
| 第１回～第４回 | ・課題の説明・グループ分け ・Excel・Pythonの基本操作、数式（関数）の利用、グラフの作成 ・相関係数、散布図、回帰分析（線形単回帰） |
| 第５回～第７回 | ・グループワーク |
| 第８回 | ・振り返り |
