データサイエンス・AI演習A データサイエンス・AI演習B
この授業はPBL (Problem Based Learning) 形式の授業である。PBL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・AI演習A
- 概要
- 以下の内容を「反転学習」を活用した演習形式で学習する.受講生は,各自のノートPCを活用して学習に取り組む.Pythonの実行環境は,Google Colabを利用予定である.
- 第1回:Python イントロダクション
- 第2回:データ型,演算子
- 第3回:制御構造,関数
- 第4回:オブジェクト,データ構造
- 第5回:Pandas
- 第6回:可視化,入出力
- 第7回:Hello データサイエンス
- 第8回:成果の報告・まとめ
- 曜日・時限
- 集中講義
- 2025年2月12日(水)1~3限
2025年2月13日(木)1~3限
2025年2月14日(金)1~2限 - 開講形態
- オンライン
- 単位数
- 1単位
- 注意事項
- ・講義・演習は学生個人のPCを利用して行う。
- 対象者
- 経済学部・経営学部・法学部 計180名(各学部60名)
- 上記学部を除く全学部 計 20名
データサイエンス・AI演習B
- 概要
- 第1回・第2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5回・第6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 - 曜日・時限
- 集中講義
- 2025年2月17日(月) 1~4限
2025年2月19日(水) 1~4限 - 開講形態
- オンライン
- 対象者
- 経済学部・経営学部・法学部 計 90名(各学部30名)
- 上記学部を除く全学部 計 10名
- 単位数
- 1単位
- 注意事項
- ・原則として先行するデータサイエンス・AI演習Aを履修すること。
- ・課題やパソコンの準備等、その他履修上必要な事項はBEEF+等で指示する。