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シラバス

DXスペシャリスト科 2024年度入学生

科目名 データサイエンス基礎Ⅱ 作成日 2024/03/13
区分 必修 講義
開催時期 2年次 後期
講義・演習駒数/週 1駒
実習・実験駒数/週 0駒
合計駒数/週 1駒
総時間数 30時間
総単位数 2単位
企業連携
授業の目的 企業活動で蓄積された各種データをどのようにビジネスに活用するか、その手法の基礎について学習することを目的とする。
到達目標 各種データをビジネスに活用する手法の基礎について理解し、活用出来るようになることを目的とする。

評価項目 ①定期テスト ②小テスト ③レポート ④課題 ⑤作品 ⑥ポートフォリオ ⑦成果発表 ⑧その他
割合  %  %  % 100%  %  %  %  %
評価基準
各章で取り上げる各種手法について、理解していること。 課題を提出していること。
※上記に示した評価項目の割合(%)を基準に、総合評価点を算出して成績評価を行う。
※出席率が80%未満の場合は、評価対象としない。

担当教員 石井 元
テキスト・参考文献 データサイエンスのしくみ(株式会社翔泳社)
実務経験有無  
外資系大手ITコンサルティング会社でコンサルタント、通信・ソフトウエア会社でマーケティング部長やデジタルメディア部長をしたのち、これらの経験を活かし、データサイエンスの状況を企業での事例をまじえ実践的な教育を行なう。  
関連科目 データサイエンス基礎Ⅰ マーケティング基礎Ⅰ・Ⅱ ビジネスプランニングⅠ・Ⅱ デジタルマーケティングⅠ・Ⅱ ビジネスプロデュース 他  履修前提 特になし。 

授業計画

回数 学習目標 学習項目
1 これまでの学習内容を振り返り、理解を深めることが出来る。 統計学とは何かを理解する。  ガイダンス(授業概要、目的、評価方法等)  これまでの学習内容の振り返り 第4章 知っておきたい統計学の知識~データから答えを推測する~ 
【理解度確認】講師質問で確認する。
2 起こりやすさを数値で表すことを理解する。  第4章 知っておきたい統計学の知識~データから答えを推測する~ 
【理解度確認】講師質問で確認する。
3 データ分布について理解する。  第4章 知っておきたい統計学の知識~データから答えを推測する~ 
【理解度確認】講師質問で確認する。
4 統計的に検証することを理解する。  第4章 知っておきたい統計学の知識~データから答えを推測する~ 
【理解度確認】講師質問で確認する。
5 平均や分散を検定する方法を理解する。  第4章 知っておきたい統計学の知識~データから答えを推測する~ 
【理解度確認】講師質問で確認する。
6 AIにおいてデータの意味づけを理解する。  第5章 知っておきたいAIの知識 
【理解度確認】講師質問で確認する。
7 大量のデータから学習することの意味を理解する。  第5章 知っておきたいAIの知識 
【理解度確認】講師質問で確認する。
8 集計とは何かを理解し、求めることが出来るようになる。  第11章 集計 
【理解度確認】章末問題により確認する。
9 散布図とは何かを理解し、グラフ化することが出来るようになる。  第12章 散布図 
【理解度確認】 
10 散布図とは何かを理解し、グラフ化することが出来るようになる。  第12章 散布図 
【理解度確認】章末問題により確認する。
11 相関とは何かを理解し、求めることが出来るようになる。  第13章 相関 
【理解度確認】章末問題により確認する。
12 相関とは何かを理解し、求めることが出来るようになる。  第13章 相関 
【理解度確認】章末問題により確認する。
13 回帰分析とは何かを理解し、求めることが出来るようになる。  第14章 回帰分析 
【理解度確認】章末問題により確認する。
14 回帰分析とは何かを理解し、求めることが出来るようになる。 最適化とは何かを理解し、最適化することが出来るようになる。  第14章 回帰分析 第15章 最適化 
【理解度確認】章末問題により確認する。
15 最適化とは何かを理解し、最適化することが出来るようになる。 これまでの内容を振り返り、各章の理解を深めることが出来るようになる。  第15章 最適化 振り返り・まとめ 
【理解度確認】各章末問題で確認する。