統計解析ツールによるデータ分析Ｃ

講義名 /Name of Subjecte

統計解析ツールによるデータ分析Ｃ

配当年次 /Year of Study

学部１年～４年

到達目標 /Course Objectives

分析対象となるデータの特徴を理解し、それに適した分析を行い、その結果を適切に解釈できるようになる。

授業内容 /Schedule

授業計画コメント /Comments on the Schedule

この科目は以下のプログラムの指定科目（コア科目）です。
- 2023年度以降の入学者を対象とした「データサイエンス副専攻プログラム」
- 2022年度以前の入学者を対象とした「データサイエンスプログラム」

授業方法 /Teaching Method

操作方法等の概説→受講生による操作→確認の繰り返しで進めていきます。

使用言語 /Language of Instruction

日本語 /Japanese

英語 /English

日本語・英語以外 /Other Language

準備学習(予習・復習) /Class preparation and review

次回の授業までに前回の授業での復習（内容の確認、操作の確認など）を行っておくこと（120分）。

成績評価の方法・基準 /Evaluation

評価項目 /Criteria	評価配分 /Percentage	備考/ Remarks
学期末試験（第1学期） /First Term examination
学年末試験（第2学期） /Second Term examination
中間テスト /Mid-term examination
レポート /Reports
小テスト /Quizzes
平常点（出席、クラス参加、グループ作業の成果等） /Particlpation, Attendance, Group Work, etc.	50 %	確認テスト：50％（各講義内容の理解度を確認する）
その他(備考欄を参照) /Other(see remarks column)	50 %	まとめのテスト：50％（講義内容全体の理解と応用力を確認する）
成績評価コメント各目標についてどのような点が評価のポイントになるか、具体的に記入してください。 /General Comments on the Evaluation Criteria:
確認テスト50％、まとめの試験50％、計100%で評価します。確認テスト：50％（各講義内容の理解度を確認する）まとめのテスト：50％（講義内容全体の理解と応用力を確認する）

課題等（試験やレポート等）に対するフィードバック /Feedback on Exams or Assignments

課題やテストは、模範解答を示し解説を行います［遠隔授業の場合には音声解説付き動画の配信を行います］。

教科書 /Textbook

教科書コメント /General Comments on the Textbooks

計算機センターのテキストのほか、オリジナルのテキスト・資料を使用します。配布したテキストは必ず持参するようにして下さい。遠隔授業の場合には、WebClass等で配布します。

参考文献 /Reference Book

参考文献コメント /General Comments on the Reference Books

講義中に適宜紹介します。

履修上の注意 /A Note on Registration

※「統計解析ツールによるデータ分析」は開講クラスが複数あるため、別クラスのシラバスも参照すること。

旧科目「データ科学2」または「情報数理解析入門2」の単位を既に取得している場合には、「統計解析ツールによるデータ分析」を履修しても重複履修として随意科目の扱いとなるので注意してください。

その他 /Other Information

原則、遅刻は認めません。
Googleアカウントを取得して下さい。

カリキュラムマップ /Curriculum map