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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。
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