AL形態 課題学習PBLグループW フィールドWプレゼンディベート 振り返り
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教職 中学高校(公民) 高校(地歴)
  
地域に関する学習 地域区分学びの基本学習地域の背景学習 地域課題の認識地域課題の解決
庄内
他地域
社会福祉 社会福祉士社福任用
  
実務家文理横断
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科目名
(英語名)
データサイエンス入門a 【S1】 ()
担当教員 西村 まどか
開講時期 春学期
科目ナンバー
授業コード 3501
単位 1
授業概要 データサイエンスの概要とその応用について知る。
到達目標 データサイエンスの全体像およびその個別の問題や手法を知る。
スキルの育成方法 データの入手方法、データの加工方法、データの分析手法を身につけることにより、読解力、情報収集力、批判的思考力、論理的思考力を身につける
授業計画
授業内容事前事後学修内容・所要時間
1イントロダクション[事後] 語彙を調べ、レポートにまとめてくる (2時間)
2現代社会におけるデータサイエンス[事後] 語彙を調べ、レポートにまとめてくる (2時間)
3データ分析の基礎 (2時間)[事後] 語彙を調べ、レポートにまとめてくる (2時間)
4データサイエンスの手法[事後] 語彙を調べ、レポートにまとめてくる (2時間)
5コンピュータを用いた分析手法の紹介[事後] 語彙を調べ、レポートにまとめてくる (2時間)
6まとめ[事前] 発表準備 2 時間
7ふりかえり[事後] 後継科目へのつなぎ方を考える(1時間)
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受講者の事前知識と進度により適宜変更する。

成績評価基準 毎回の課題(30%)、受講態度(20%)、課題に関する質疑応答(30%)、最終レポート(20%, A4 2枚 2000字程度, 講義内容をまとめたもの)
前提科目 数学
後継科目 データサイエンス入門b
教科書 統計学入門 渋谷綾子 税務経理協会 ISBN978-4-419-06571-3
参考書 公的統計のミクロデータ利用ガイド 統計情報研究開発センター ISBN978-4-925079-73-0
その他・注意事項

毎回課題提出がある。次回の項目の理解のため予習および復習、グループ内での自主的な準備を求める。講義前に講義ノートで指定するソフトウェアを計算機にインストールして準備すること。

SDGs