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データサイエンスPBL演習A・データサイエンスPBL演習B

PBL (Problem Based Learning)を通してデータ分析の一連のプロセスをグループワークとして実践的に学ぶ。さらにデータ分析結果から起こっている現象をいかに理解するかをグループディスカッションする。

※データサイエンスPBL演習A・Bはそれぞれ独立した科目です。PBL演習AではRを用いたデータ分析の基本的な手法を紹介します。一方でPBL演習BではPythonを用いたデータ分析の基本的な手法を紹介します。両科目を履修することでより多くの手法に慣れ親しむことができます。

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、3、4年次生
講義内容
回数 講義内容
第1回~第3回 この授業ではデータ分析のためのツールとしてRまたはExcelを用いる。そこでこれらのツールの使い方を、演習等を通して学ぶ。
第4回~第7回 RやExcelといったツールを用いたデータ分析のグループワークを行い、その分析結果についてグループディスカッションし、さらに得られた成果をまとめる。
第8回 成果の報告・まとめ

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、3、4年次生
講義内容
回数 講義内容
第1回~第3回 この授業ではデータ分析のためのツールとしてPythonまたはExcelを用いる。そこでこれらのツールの使い方を、演習等を通して学ぶ。
第4回~第7回 PythonやExcelといったツールを用いたデータ分析のグループワークを行い、その分析結果についてグループディスカッションし、さらに得られた成果をまとめる。
第8回 成果の報告・まとめ
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