シラバスと空席/他情報（詳細）

科目名	シラバス	重要情報	空席/履修条件	曜日	時限	担当教員	コンピュータ室	学期
データサイエンス入門,（データサイエンス入門）,<データアナリシス>		(履修条件も確認→)	(満席)	火	2	横村　国治	遠隔	秋

項　目	内　容
重要情報１．授業サマリー２．授業開始前までに３．授業開始後の予定・連絡	（※内容が変更する場合がありますので、常に最新版を確認してください。）最終更新日時: 2024年9月21日 14:00 ******** １．授業サマリー（必ず目を通して下さい）担当教員：横村国治連絡方法：電子メール　k.yokomura(at)tokai.ac.jp　※(at) は @ に置き換えて下さい。（※課題送信用アドレスではありません）メールをする際には、【件名】　授業名（曜日・時限）、用件の要旨【本文】　本文先頭に、学生証番号・氏名を明記して、用件の内容を書いてください。授業形態：TeamsおよびOpenLMSを利用したライブ配信型の【遠隔授業】で実施します。（※第1回「ガイダンス」のみ、Zoomによるライブ配信型の【遠隔授業】とオンデマンドによる資料閲覧で実施します。）履修制限：あり第1回「ガイダンス」（Zoomによる遠隔授業）参加の上、以下のフォームから申し込みを行ってください。なお、この申し込みを行わずに履修登録した場合は、原則として受講を許可しません。また、申込者多数の場合は抽選を行います（履修上の注意点を参照してください）。申し込みフォーム: https://forms.office.com/r/RqrzXqB0bZ （申し込み期間 9/24 授業開始～ 9/25 17:00）履修の可否については、9月26日（木）に情報教育センターWeb「シラバスと空席」等に履修許可者リストを公開します。教科書は、履修許可後に購入するようにしてください。２．授業開始前までにガイダンスの受講方法・資料の閲覧場所：第1回「ガイダンス」はZoomによるライブ配信型の【遠隔授業】とオンデマンドによる資料閲覧で実施します。 Zoom: データサイエンス入門（火-2 / 24秋）第1回ガイダンスミーティングID: 870 4151 2031 パスコード: 232201 https://us02web.zoom.us/j/87041512031?pwd=Y8ouXUgZf4Y0GSbZPmAOUXVbHTKtBr.1 （※「AAZ269-データサイエンス入門」「CW0043-データサイエンス入門」「C84038-データアナリシス」とも同じです。） Zoomの入室可能人数（300名）を超えた場合のために、授業後、ガイダンスのビデオのアドレスを公開します。入室できなかった場合は、授業当日中にそちらをご覧ください（履修制限の場合の抽選方法の連絡あり）。 ※※ 【追加】第1回「ガイダンス」の授業ビデオについて ※※ 第1回「ガイダンス」の講義ビデオは下記のリンクからみることができます https://bit.ly/3ZzmRYy 受講条件：受講者は各自のデバイスで演習を行うことになるので、本授業の履修登録前に必ず以下の【遠隔での受講条件】を確認してください。受講する場合には、【遠隔での受講条件】が備わっているものとします。 ◆遠隔での受講条件受講者は安定したネットワーク接続が可能な環境で各自のデバイスで演習を行うことになる。また、授業はOfficeの動作するWindows PCを想定して進める。 ※Mac OSパソコンでも参加可能であるが、一部機能や操作が異なる。 ※タブレットやChromebookの場合、機能が足りずに演習の一部ができなかったり、操作性が異なるため説明通りに演習できない場合がある。 ※Windows PC以外の端末を利用して参加する場合は、質問対応やサポートができないこともある。【Microsoft Officeの導入】 Officeのインストールが必要な学生は以下URLにアクセスすること。本学学生は無料でインストールできる。資料を参照して事前に導入し、動作確認をしておくこと。 Windowsの人：https://www.cc.u-tokai.ac.jp/FAQ/t365/New/Office365ProPlus(Windows).pdf Macの人：https://www.cc.u-tokai.ac.jp/FAQ/t365/New/Office365ProPlus(Office2016forMac).pdf ※シラバス記載のURLから変更になりました。こちらを参照してください。 * ここから先は、履修許可者のみ *** （第1回ガイダンス前には、行わないでください。）３．授業開始後の予定・連絡（履修許可者）【授業用Teamsチームへの登録は、履修許可後に行ってください。一旦登録した場合、個人では登録解除はできません。】 ※履修許可者は履修登録及び教科書の購入を各自で行ってください。教科書：初歩からしっかり学ぶ実習統計学入門／涌井良幸、涌井貞美／技術評論社／1980 授業形態：第2回以降は、Teamsによるライブ配信型の【遠隔授業】と授業支援システム（Open LMS）を用いて実施します。 ※履修許可者はTeamsおよびOpenLMSへの参加登録を行ってください。状況により遠隔授業に参加できなかった場合のため、後日録画したものをTeams（または授業支援システム）の授業ページに掲載します。出席確認の方法：Open LMS（出欠）で確認します。（※他の方法で行う場合もあります。）質疑応答、レスポンスの方法：【授業時間中】リアルタイムで返答【授業時間以外】電子メール（上記のアドレス）、Teamsのチャットで返答課題の提出方法：Open LMS（授業支援システム）にて資料掲載、課題提出などを行います。授業支援システム（Open LMS）: https://tlms.tsc.u-tokai.ac.jp/course/view.php?id=120945 授業用Teamsチーム【チームコード】: ni2yed8 【チーム名】: データサイエンス入門（火-2 / 24秋）に参加してください。例：https://www.cc.u-tokai.ac.jp/ から「学園メール（Microsoft 365）」→ Teams 【重要なお知らせ】この科目は、東海大学数理・データサイエンス・AI教育プログラムの対象科目です。詳しくは 2022年度以降入学生: https://tlms.tsc.u-tokai.ac.jp/mod/resource/view.php?id=1254953 2018～2021年度入学生: https://tlms.tsc.u-tokai.ac.jp/mod/resource/view.php?id=1254958