| 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→) | () |
木 | 4 | 長田 和也 | 遠隔 | 春 |
|---|
2023年度 （ 春学期、サマーセッション ）
| 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→) | () |
木 | 4 | 長田 和也 | 遠隔 | 春 |
|---|
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 |
１．授業サマリー ◆担当教員：長田和也 ◆連絡先 nk088335@tsc.u-tokai.ac.jp 問い合わせの際は、 【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、用件の内容を書くこと。 ◆授業形態：遠隔授業 ◆履修制限：する ・履修希望者は、時間割上の第1回講義の講義時間中に、第1回講義（ガイダンス）においてフォームから履修希望意思を表明する。 ２．授業開始前までに ◆第1回講義（ガイダンス）の受講方法 TeamsからIDを使用して第1回講義（ガイダンス）に参加する。 Meeting ID: 494 385 449 185 Passcode: vnAsxW ◆受講条件：あり １．Windows PCを用いて受講することを原則とする。 ※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。 ※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り、十分なサポートができないことがある。 ２．事前にPCにインストールしておくべきソフトウェア（T365からインストールできる） ・Microsoft 365 Office（Word, Excel） ・Microsoft Teams ◆指定教科書 初歩からしっかり学ぶ 実習 統計学入門、涌井良幸・涌井貞美著、技術評論社、1980円 ３．授業開始後の予定・連絡 ◆授業参加コード 第2回以降の講義もTeamsを用いて実施する。チームへの参加コードは履修許可者に大学のメールアドレス宛に通知する。 |