| 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 | データサイエンス基礎,（データサイエンス基礎）,<-> | (履修条件も確認→) | (2)  |
木 | 3 | 山田 実俊 | 16-406 | 秋 |
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2024年度 （ 秋学期、ウィンターセッション ）
| 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 | データサイエンス基礎,（データサイエンス基礎）,<-> | (履修条件も確認→) | (2) |
木 | 3 | 山田 実俊 | 16-406 | 秋 |
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項 目 |
内 容 |
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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 |
○ 担当教員：山田実俊 ○ ガイダンスの受講方法 ・Teams(チームコード：ltwhb4h)に接続してください。 ・ガイダンスのみオンライン可 ○ 出席確認の方法 ・Open LMS の授業ページにて出欠登録 ・Open LMS の授業ページへのアクセス方法はガイダンスで説明します。 ○ 授業形態： ・対面授業（ガイダンスのみオンライン） ・16-406コンピュータ室のデスクトップPCを使用 ・持参のノートPCも使用可 ○ 履修条件 ・ガイダンス出席者 ・ガイダンス欠席者は、（Teamsに投稿される）ガイダンスの動画を閲覧後、学園メールにて履修希望を連絡すること。 ○ 履修制限： ・上限52名（16-406コンピュータ室のPC数） ・履修希望者多数の場合は、抽選により履修許可者を決定し、「空席/履修条件」の「履修者決定 学生証番号」で公開します。 ○ 資料の閲覧場所 ・Open LMS の授業ページで配布 ○ 課題の提出方法 ・Open LMS へ課題をアップロード ○ 指定教科書： ・「Ｒによる教育データ分析入門」 小林 雄一郎・濱田 彰・水本 篤 オーム社 3080円 ○ コンタクト先： ・電子メール：s.yamada@tokai.ac.jp ・Teams(チームコード：ltwhb4h) ・研究室：17-421A（月3・月4） ○ 問い合わせ（メール）のネチケット ・学生証番号メールで送ってください。 ・件名を「データサイエンス基礎（曜日・時限）の質問」としてください。 ・内容に学生証番号、名前を必ず含めて送ってください。 ○ 個別対応の連絡 ・学生証番号メールに送りしますので、通知ONなど、連絡に対応しやすい環境にしておいてください。 |