実践データ科学演習A・実践データ科学演習B
この授業では、地方自治体から、実際の課題と関連する可能性のあるデータの提供を受け、データ解析・分析による課題の設定と解決を目指したグループワークによるPBL(Project Based Learning)を行います。データ解析・分析では、PCおよびExcel、R、Python等を随時活用して行い、データ解析の手法を学びます。また、結果をグループで検討し、互いに評価・アドバイスを行うことで、チームで課題解決を行う力を身につけます。
実践データ科学演習A
- 科目区分
- 専門科目
- 単位数
- 1単位
- 講義日程
- 2020年9月7日~9月9日
- 対象者
- 大学院生(修士・博士)
- 定員
- 30名程度
- 講義内容
-
日付 時間 講義内容 9/7(月) 講義1
(13:20~14:50)地方自治体におけるいくつかの課題とデータリストの提供 講義2
(15:10~16:40)課題解決の為のデータ解析の手法について(実務家教員) 9/8(火) 講義3
(13:20~14:50)課題設定とデータの検討・データ解析の手法の検討(チュータリング) 講義4
(15:10~16:40)データ収集・統合・前処理とデータ解析の準備(チュータリング) 講義5
(17:00~18:30)データ解析の実施と検討 9/9(水) 講義6
(13:20~14:50)データ分析と課題解決案策定の為のディスカッション1 講義7
(15:10~16:40)データ分析と課題解決案策定の為のディスカッション2 講義8
(17:00~18:30)課題解決案のプレゼンテーションとコンペティション、まとめ、評価 - 評価方法
- コミュニケーションシートおよびプレゼンテーションの評価、最終レポートにより評価
- 履修上の注意点
- 演習時に必要なため、PCをご用意ください。詳細についてはBEEFでお知らせします。
- 参考
- 昨年度の講義はこちらをご覧ください。
実践データ科学演習B
- 科目区分
- 専門科目
- 単位数
- 1単位
- 講義日程
- 2020年9月14日~9月16日
- 対象者
- 大学院生(修士・博士)
- 定員
- 30名程度
- 講義内容
-
日付 時間 講義内容 9/14(月) 講義1
(13:20~14:50)地方自治体におけるいくつかの課題とデータリストの提供 講義2
(15:10~16:40)課題解決の為のデータ解析の手法について(実務家教員) 9/15(火) 講義3
(13:20~14:50)課題設定とデータの検討・データ解析の手法の検討(チュータリング) 講義4
(15:10~16:40)データ収集・統合・前処理とデータ解析の準備(チュータリング) 講義5
(17:00~18:30)データ解析の実施と検討 9/16(水) 講義6
(13:20~14:50)データ分析と課題解決案策定の為のディスカッション1 講義7
(15:10~16:40)データ分析と課題解決案策定の為のディスカッション2 講義8
(17:00~18:30)課題解決案のプレゼンテーションとコンペティション、まとめ、評価 - 評価方法
- コミュニケーションシートおよびプレゼンテーションの評価、最終レポートにより評価
- 履修上の注意点
- 演習時に必要なため、PCをご用意ください。詳細についてはBEEFでお知らせします。
- 参考
- 昨年度の講義はこちらをご覧ください。
- 本年度の受付は終了しました。