授業内容・計画(詳細)の情報 |
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【基本情報】 |
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2018年度 | 春学期 |
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授業科目名 | データサイエンス基礎 |
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曜日 時限 | 月-2 |
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テーマ | 実用的データ分析方法の理解 |
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キーワード | 調査計画 | 統計的解釈 | 統計解析環境 |
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【授業要旨または授業概要】 |
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【学修の到達目標】 |
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【授業計画】 |
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【履修上の注意点】 |
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先修条件はありませんが、EXECLの初歩的な操作法を習得済みであることが望まれます。 コンピュータ実習をともなう授業ですので、実習レポートを課す場合があります。 |
【成績評価の基準および方法】 |
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成績評価は最終試験(50%)と実習の成績(40%)と授業中の小テスト(10 パーセント)で評価します。別ファイルに記載してある基準にしたがって、到達度 90パーセント以上でS、80パーセント以上でA、70パーセント以上で B,60パーセント未満はEとします。ただし、出席回数が3分の2に満たない場合 は/となります。 |
【教科書・参考書】 |
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区分 | 書名 | 著者名 | 発行元 | 定価 |
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参考書 | データの分析 | 日本統計学会編 | 東京図書 | 2200 |
参考書 | ビジュアルデータアナリシス | 山下俊恵他 | 東海大学出版 | 1600 |
参考書 | 社会知能システム入門 | 上村龍太郎他 | 東海大学出版会 | 1600 |
【その他の教材】 |
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資料は、授業支援システムで公開します。 |
【担当教員への連絡方法】 |
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質問等は、授業終了時、あるいはメール(ryo@keyaki.cc.u-tokai.ac.jp)で相談してください。 |