研究演習2年 | 4単位 | 2014年度以後入学生 | |||||||
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
法 | 経済 | 経営 | 2年以上 | 商 | |||||
2013年度以前入学生 | |||||||||
箕輪 弘嗣 | 通年1コマ | 法 | 経済 | 経営 | 2年以上 | 商 | |||
備考 |
本講義は,経営学部経営学科に係る専門科目において,本学の教育目標である「専門学術の振興」に貢献することである.また,本学の建学の精神である「中正な思想を涵養し,広い視野を持って社会に貢献する人物の要請」を目指し,教育理念の「幅広い学習機会の提供」,「専門学術の振興」を伝える.
統計、数理モデルについて学修し、データ解析の知識、スキルの素養の習得を目指す
1. コンピュータ・サイエンス(CS)の分野/技術に関する知識の修得できるようになる
2. データ解析に必要な論理的思考能力の修得できるようになる
3. Pythonを用いたデータ解析技術の基礎の習得できるようになる
4. 情報処理(CS)でよく使われる手法,テクニックの習得できるようになる
■ 注意事項
- オンライン講義になった場合、ZOOMを利用した講義を予定。ミーティングIDはMoodleのフォーラム欄に記載。
- 講義の再調整中のため、人工知能基礎学に実施内容が多少前後する事がございます.
- 箕輪担当の研究演習3年(現在、偶数年(例:2022年)開講)への希望される方は、Python言語へ精通される事を強く願います。プログラミング言語ができるととても面白くなります。
- Pythonを習得されたい学生は、科目「アプリケーション作成演習」を合わせて受講される事を強く願います。
- 受講にはMoodle(ムードル)というLMS(講義管理システム)の使用の同意を要します。
--- Moodleを通じて講義資料の配布やレポートの受付、テストの実施を行います。
--- 欠席した場合もMoodleより講義資料を取得して下さい。
■ 補足(準注意事項)
- 自粛下にならない限り、対面講義のみを予定しております。(オンラインと対面講義の両方であるハイブリット講義は実施致しません)。
- 講義資料は、講義用システムから配布します。この資料を中心に説明しますが、プログラミングは難しく、聞き逃した場合は、指定教科書や参考書を参考にして下さい。各回の講義タイトルに書かれている頁数は、指定教科書の頁数であり、各回の講義実施範囲に相当しますので、欠席等した場合は、この頁数を基に復習されるとよいでしょう。
- オンラインでの本演習の受講に必要なPCは各自でご用意して頂く必要があります。PCは最新のブラウザ(例: Chrome, Firefox, Safari, Edgeなど)が不備なく動作すれば、OS(例: Windows, Android, MacOSなど)やPCの形態(例: PC, iPad, タブレットPCなど)は問いません。スマホといった画面が小さいPCは非推奨です。タブレットPCでもキーボードを用意して頂く事が望ましいです。
■ 講義概略一覧
1. オリエンテーション
- 事前学修: なし
- 事後学修: 講義実施内容を理解できる説明内容を復習する事
2. 平均について
- 事前学修: 上記,講義範囲を理解できるまで予習する事(2時間)
- 事後学修: 講義実施内容を理解できるまで復習する事(2時間)
3. 売上と店舗の関係(pp.61-72)
- 事前学修: 上記,講義範囲を理解できるまで予習する事(2時間)
- 事後学修: 講義実施内容を理解できるまで復習する事(2時間)
4. 売上と中央値(pp.73-81)
- 事前学修: 上記,講義範囲を理解できるまで予習する事(2時間)
- 事後学修: 講義実施内容を理解できるまで復習する事(2時間)
5. データが分析するパターンを知る(pp.83-95)
- 事前学修: 上記,講義範囲を理解できるまで予習する事(2時間)
- 事後学修: 講義実施内容を理解できるまで復習する事(2時間)
6. 来客数の予測(pp.96-118)
- 事前学修: 上記,講義範囲を理解できるまで予習する事(2時間)
- 事後学修: 講義実施内容を理解できるまで復習する事(2時間)
7. データに基づく売上目標の決定(pp.120-139)
- 事前学修: 上記,講義範囲を理解できるまで予習する事(2時間)
- 事後学修: 講義実施内容を理解できるまで復習する事(2時間)
8. 関連性の発見と予測1-回帰直線,相関係数(pp.143-160)
- 事前学修: 上記,講義範囲を理解できるまで予習する事(2時間)
- 事後学修: 講義実施内容を理解できるまで復習する事(2時間)
9. 関連性の発見と予測2-データ分析(pp.162-178)
- 事前学修: 上記,講義範囲を理解できるまで予習する事(2時間)
- 事後学修: 講義実施内容を理解できるまで復習する事(2時間)
10. データ分析-気温と清涼飲料水の関係解析(pp.186-202)
- 事前学修: 上記,講義範囲を理解できるまで予習する事(2時間)
- 事後学修: 講義実施内容を理解できるまで復習する事(2時間)
11. 高級ワインと値引きの関係(pp.204-212)
- 事前学修: 上記,講義範囲を理解できるまで予習する事(2時間)
- 事後学修: 講義実施内容を理解できるまで復習する事(2時間)
12. 複数の要因で予測-重回帰分析(pp.238-252)
- 事前学修: 上記,講義範囲を理解できるまで予習する事(2時間)
- 事後学修: 講義実施内容を理解できるまで復習する事(2時間)
13. 複数の要因で予測-重回帰分析2(pp.253-264)
- 事前学修: 上記,講義範囲を理解できるまで予習する事(2時間)
- 事後学修: 講義実施内容を理解できるまで復習する事(2時間)
14. 数値でないデータを数値化する1(pp.297-316)
- 事前学修: 上記,講義範囲を理解できるまで予習する事(2時間)
- 事後学修: 講義実施内容を理解できるまで復習する事(2時間)
15. 数値でないデータを数値化する2(pp.317-354)
- 事前学修: 上記,講義範囲を理解できるまで予習する事(2時間)
- 事後学修: 講義実施内容を理解できるまで復習する事(2時間)
16. 演習の進め方の説明 + Intro; pp.47-62
- 事前学修: Pythonの特徴をgoogleなどで調べておく事(2時間)
- 事後学修: 講義範囲を理解できるまで復習する事(2時間)
17. プログラミング言語Python;pp.63-73
- 事前学修: 上記,講義範囲を理解できるまで予習する事(2時間)
- 事後学修: 講義実施内容を理解できるまで復習する事(2時間)
18. Pythonでプログラミング基礎1;pp.74-84
- 事前学修: 上記,講義範囲を理解できるまで予習する事(2時間)
- 事後学修: 講義実施内容を理解できるまで復習する事(2時間)
19. Pythonでプログラミング基礎2 ; pp.85-94
- 事前学修: 上記,講義範囲を理解できるまで予習する事(2時間)
- 事後学修: 講義実施内容を理解できるまで復習する事(2時間)
20. Pythonでプログラミング基礎3 ; pp.95-113
- 事前学修: 上記,講義範囲を理解できるまで予習する事(2時間)
- 事後学修: 講義実施内容を理解できるまで復習する事(2時間)
21. 辞書・集合・タプルを使う ; pp. 114-134
- 事前学修: 上記,講義範囲を理解できるまで予習する事(2時間)
- 事後学修: 講義実施内容を理解できるまで復習する事(2時間)
22. 条件文if,ループ,関数応用 ; pp. 135-161
- 事前学修: 上記,講義範囲を理解できるまで予習する事(2時間)
- 事後学修: 講義実施内容を理解できるまで復習する事(2時間)
23. 数値型・文字列型・リスト型・タプル型の応用 ; pp. 162-188
- 事前学修: 上記,講義範囲を理解できるまで予習する事(2時間)
- 事後学修: 講義実施内容を理解できるまで復習する事(2時間)
24. 集合・辞書・if・for文の応用; pp.189-217
- 事前学修: 上記,講義範囲を理解できるまで予習する事(2時間)
- 事後学修: 講義実施内容を理解できるまで復習する事(2時間)
25. クラスとオブジェクト指向開発1 ; pp.254-281
- GUIアプリ作成に必要なクラスの継承まで教科書に沿って講義します.
- 事前学修: 上記,講義範囲を理解できるまで予習する事(2時間)
- 事後学修: 講義実施内容を理解できるまで復習する事(2時間)
26 - 30. ipywidgetでGUIアプリ作成; 講義者Webサイトよりe-book配付
- 事前学修: webにて公開する講義資料を事前に読み把握する事(2時間)
- 事後学修: 講義で説明した箇所の復習,課題を実施する事(2時間)
- 予習: Moodleに記載の講義内容を事前に読み、理解しておく事(2時間)
- 復習: 講義実施した内容を復習をしておく事。特に要点(強調、強く説明した箇所)は記憶に定着する様にする事(1時間)
- 強く推奨する科目: アプリケーション作成演習
- 事前受講推奨科目:数学(現代数学への招待A,使える数学A,B)
- プログラミングJava, プログラミングVB,情報処理概論,情報システム技術など情報系科目の受講も推奨いたします。
- 採点: 小テスト50%、レポート20%、受講態度30%で評価します。
※ ただし、上記割合は多少変更の可能性があります
- 単位認定: 出席2/3以上必要である(シラバスの指示)
- 出欠確認: ※ スマホ要持参 (出席届けの提出と小テストの受験に必ず必要)
- フィードバック: Moodle/講義案内システムを通して総評する
著者:柴田淳 書名:みんなのPython 第4版 出版社:SB Creative
適宜指示する
【授業形態】 | 講義 | 演習 | 実習・実技 | 実験 |
---|---|---|---|---|
○ | ○ | ○ |
【授業方法】 | 受動型 | アクティブラーニング | その他 | |||||
---|---|---|---|---|---|---|---|---|
課題解決型 | ディスカッション ディベート |
グループワーク ペアワーク |
プレゼン テーション |
フィールド スタディ |
その他 | |||
○ | ○ |
【受講生のPC等使用】 | PC・タブレット(教室に備付) | PC・タブレット(学生自身が準備) | スマートフォン | その他 |
---|---|---|---|---|
○ | ○ | ○ |
【初年次教育】 | 【接続科目】 | 地域社会 | 国際社会 | 産業界 | 大学院進学 | |
---|---|---|---|---|---|---|
○ | ○ | ○ | ○ |
【評価(方法)手段】 | |||||||||||
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
評価(方法)手段 | 学部・学科カリキュラム・ポリシー(CP) | ||||||||||
知能・技能 | 思考・判断・表現力 | 主体性・態度 | |||||||||
CP1 | CP2 | CP3 | CP4 | CP5 | CP6 | CP7 | CP8 | CP9 | |||
専門知識 | 一般知識 | 思考力 | 判断力 | 会話・文章力 | 意欲・責任感 | 協調性 | 持続性 | 倫理観 | |||
評価(方法)手段 | ○ | ○ | ○ | ○ | ○ | ○ | |||||
学習目標(比率) | 40% | 5% | 15% | 10% | 10% | 20% | |||||
評価手段(比率) | 試験 | ||||||||||
小テスト | 50% | 25 | 5 | 10 | 10 | ||||||
レポート | 20% | 15 | 5 | ||||||||
成果発表 | |||||||||||
受講態度 | 30% | 10 | 20 | ||||||||
その他 | |||||||||||
【対応するディプロマ・ポリシー(DP)】 | 知能・技能 | 思考・判断・表現力 | 主体性・態度 | ||||||||
DP1 | DP2 | DP3 | DP4 | DP5 | DP6 | DP7 | DP8 | DP9 | |||
専門知識 | 一般知識 | 思考力 | 判断力 | 会話・文章力 | 意欲・責任感 | 協調性 | 持続性 | 倫理観 | |||
○ | ○ | ○ | ○ | ○ | ○ | ○ |