イベント

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
2月12日(月)1~4限
2月15日(木)1~4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
2月16日(金)1~4限
2月19日(月)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
・先行するデータサイエンス・AI演習Aを履修していることが望ましい。
・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。
イベント