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
- 2021年9月2日,3日,6日
- 講義場所
- オンライン
- 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 9/2(木) 講義1
(13:20～14:50)神戸市におけるいくつかの課題とデータリストの提供（実務経験教員） 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 9/3(金) 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 9/6(月) 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
- 2021年9月9日,10日,13日
- 講義場所
- オンライン
- 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 9/9(木) 講義1
(13:20～14:50)兵庫県におけるいくつかの課題とデータリストの提供（実務経験教員） 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 9/10(金) 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 9/13(月) 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。
履修を希望する方は
- 履修を希望する方は、必要事項を記載の上、数理・データサイエンスセンターまでお申込みください。
お申込みは、こちらのメールアドレスまで。
必要事項：学籍番号、氏名、所属（研究科・専攻）、学年
※募集締切 8月20日(金) - この授業はデータ関連人材育成関西地区コンソーシアムの人材育成プログラムのＢコース、および独り立ちデータサイエンティスト人材育成プログラム（DS4）の対象科目です。
- 見学を希望される方は、数理・データサイエンスセンターへお問い合わせください。
