授業情報
※身につく能力について
複数の学科・専攻・コースで開講されている科目は、開講を担当する学科・専攻・コースの定めた「身につく能力」を表示しているため、履修要項・大学院要覧記載の「身につく能力」とは異なるものが表示されていることがあります。
授業によっては、「身につく能力」の記載がない場合もあります。
そのため「身につく能力」については履修要項・大学院要覧も確認するようにしてください。
| 授業コード Course Code |
21E6008000
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| 授業開講年度 Year of Class |
2025年度
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| 授業形態 Course Mode |
講義(遠隔授業)
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| 授業名称 Class Name |
MGAID301ﾃﾞｰﾀ解析･活用基礎
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| テーマ Theme |
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| 科目名 Name of Subject |
MGAID301ﾃﾞｰﾀ解析･活用基礎
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英字科目名
English Name of Subject |
MGAID301Foundations of Data Analysis and Utilization
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身につく能力
Ability to be Acquired in This Class
◎=科目に最も関連する能力
〇=科目に関連する能力
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知識・理解
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現代社会が抱える諸問題を捉えるための幅広い基礎知識
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◎
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| 汎用的技能
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多面的思考・判断力、コミュニケーション力
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〇
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| 態度・志向性
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多様性の尊重、他者貢献、自律的学習態度
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| 統合的な学習経験と創造的思考力
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課題発見力
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〇
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| 統合的な学習経験と創造的思考力
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解決策提示力、社会参画による他者貢献
|
〇
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| 科目単位数 Credit |
2
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| 履修期 Term |
春学期
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| 教員氏名 Name of Teacher |
山田 敏史, 永田 毅
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| 開講キャンパス Campus |
横浜
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| 曜時 Day and Period |
集中(春学期)
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| 授業概要 Course Description |
データの扱い方と分析手法について解説する。データの種類、データを代表する値、複数のデータの関係を表す量、について学ぶ。データを分かりやすく表示する方法を学ぶ。データ分析の手法である、回帰分析、重回帰分析、ロジスティック回帰分析、時系列データ分析、アソシエーション分析、クラスター分析の基礎を学ぶ。さらに、データ表現、アルゴリズム、データベース、ITセキュリティについても概説する。本講義はMatlabを利用するため、「プログラミング入門」の履修を強く推奨する。
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| 到達目標 Class Goals |
データの種類、データを代表する値、複数のデータの関係を表す量、について正確な理解を得る。データを表示する方法各々の特徴と使うべき場面を理解する。データ分析の各手法を、基礎原理から理解する。データ表現、アルゴリズム、データベース、ITセキュリティの基礎知識を習得する。こうして、実社会においてデータを正しく利用できるようになる。
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| 授業言語 Language |
日本語
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| アクティブ・ラーニング Active Learning |
アクティブ・ラーニング非対応
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授業計画
Daily Class Schedule
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【第1回】
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授業内容
Content/Topic
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ガイダンス、データサイエンスと社会
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予習内容
Preparation for Class
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教科書1.1「データ駆動型社会とデータ分析の進め方」を読む。文中のキーワードを調べる。
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目安時間
Hours
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2 時間
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復習内容
Review of Class
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manabaのアンケートに回答し、授業内容を復習する。
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目安時間
Hours
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2 時間
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【第2回】
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授業内容
Content/Topic
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データの種類、データを代表する値
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予習内容
Preparation for Class
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教科書1.2.1「種々のデータ」, 1.2.2「基本統計量」を読む。文中のキーワードを調べる。数式を理解する必要は無い。
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目安時間
Hours
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2 時間
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復習内容
Review of Class
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manabaのアンケートに回答し、授業内容を復習する。
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目安時間
Hours
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2 時間
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【第3回】
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授業内容
Content/Topic
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複数のデータの関係を表す量
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予習内容
Preparation for Class
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教科書1.2.3「量的×量的データの要約」, 1.2.4「質的×量的データの要約」, 1.2.5「質的×質的データの要約」を読む。文中のキーワードを調べる。数式を理解する必要は無い。
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目安時間
Hours
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2 時間
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復習内容
Review of Class
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manabaのアンケートに回答し、授業内容を復習する。
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目安時間
Hours
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2 時間
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【第4回】
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授業内容
Content/Topic
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データを分かりやすく表示する方法
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予習内容
Preparation for Class
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教科書1.3「データの可視化」を読む。文中のキーワードを調べる。
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目安時間
Hours
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2 時間
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復習内容
Review of Class
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manabaのアンケートに回答し、授業内容を復習する。さらに、第1回から第4回までの内容を復習して、小テスト1に回答する。
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目安時間
Hours
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2 時間
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【第5回】
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授業内容
Content/Topic
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回帰分析
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予習内容
Preparation for Class
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教科書1.4.1「回帰分析」から1.4.5「決定係数」までを読む。文中のキーワードを調べる。また、MatlabをインストールしたPCを用意する。
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目安時間
Hours
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2 時間
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復習内容
Review of Class
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manabaのアンケートに回答し、授業内容を復習する。
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目安時間
Hours
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2 時間
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【第6回】
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授業内容
Content/Topic
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重回帰分析
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予習内容
Preparation for Class
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教科書1.4.6「重回帰モデルと最小二乗法」から1.4.8「重回帰分析の結果の解釈」までを読む。文中のキーワードを調べる。また、MatlabをインストールしたPCを用意する。
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目安時間
Hours
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2 時間
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復習内容
Review of Class
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manabaのアンケートに回答し、授業内容を復習する。
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目安時間
Hours
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2 時間
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【第7回】
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授業内容
Content/Topic
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ロジスティック回帰分析
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予習内容
Preparation for Class
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教科書1.4.9「ロジスティック回帰分析」を読む。文中のキーワードを調べる。また、MatlabをインストールしたPCを用意する。
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目安時間
Hours
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2 時間
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復習内容
Review of Class
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manabaのアンケートに回答し、授業内容を復習する。
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目安時間
Hours
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2 時間
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【第8回】
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授業内容
Content/Topic
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第1回~第7回の振り返り
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予習内容
Preparation for Class
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第1回~第7回の授業内容を復習する。
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目安時間
Hours
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2 時間
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復習内容
Review of Class
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manabaのアンケートに回答し、授業内容を復習する。さらに、第5回から第7回までの内容を復習して、実習課題1に回答する。
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目安時間
Hours
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2 時間
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【第9回】
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授業内容
Content/Topic
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時系列データの分析1
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予習内容
Preparation for Class
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教科書1.4.10「時系列データとその基礎集計」と1.4.11「時系列データの変動分解」を読む。文中のキーワードを調べる。また、MatlabをインストールしたPCを用意する。
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目安時間
Hours
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2 時間
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復習内容
Review of Class
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manabaのアンケートに回答し、授業内容を復習する。
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目安時間
Hours
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2 時間
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【第10回】
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授業内容
Content/Topic
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時系列データの分析2、アソシエーション分析
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予習内容
Preparation for Class
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教科書1.4.12「アソシエーション分析」を読む。文中のキーワードを調べる。また、MatlabをインストールしたPCを用意する。
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目安時間
Hours
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2 時間
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復習内容
Review of Class
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manabaのアンケートに回答し、授業内容を復習する。
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目安時間
Hours
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2 時間
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【第11回】
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授業内容
Content/Topic
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クラスター分析
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予習内容
Preparation for Class
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教科書1.4.13「クラスター分析」を読む。文中のキーワードを調べる。また、MatlabをインストールしたPCを用意する。
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目安時間
Hours
|
2 時間
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復習内容
Review of Class
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manabaのアンケートに回答し、授業内容を復習する。さらに、第9回から第11回までの内容を復習して、実習課題2に回答する。
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目安時間
Hours
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2 時間
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【第12回】
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授業内容
Content/Topic
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データ表現、アルゴリズム基礎
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予習内容
Preparation for Class
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教科書2.2.1「データ表現」と2.2.3「アルゴリズム基礎」を読む。文中のキーワードを調べる。
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目安時間
Hours
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2 時間
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復習内容
Review of Class
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manabaのアンケートに回答し、授業内容を復習する。
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目安時間
Hours
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2 時間
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【第13回】
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授業内容
Content/Topic
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データベース基礎
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予習内容
Preparation for Class
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教科書2.3「データの収集と加工，データベース」を読む。文中のキーワードを調べる。
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目安時間
Hours
|
2 時間
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復習内容
Review of Class
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manabaのアンケートに回答し、授業内容を復習する。
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目安時間
Hours
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2 時間
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【第14回】
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授業内容
Content/Topic
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ITセキュリティ基礎
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予習内容
Preparation for Class
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教科書2.4「ITセキュリティ」を読む。文中のキーワードを調べる。
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目安時間
Hours
|
2 時間
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復習内容
Review of Class
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manabaのアンケートに回答し、授業内容を復習する。
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目安時間
Hours
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2 時間
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【第15回】
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授業内容
Content/Topic
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まとめ
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予習内容
Preparation for Class
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第1回~第14回の授業内容を復習する。
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目安時間
Hours
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2 時間
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復習内容
Review of Class
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manabaのアンケートに回答し、授業内容を復習する。さらに、第12回から第14回までの内容を復習して、小テスト2に回答する。
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目安時間
Hours
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2 時間
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授業に関する注意事項
Remarks for Class |
本講義はオンデマンド形式で行われる。本講義は、文系の学生向けに、数学や統計が不得意でも理解できるように配慮されている。数式は極力使わないので、数学的な知識は不要である。アンケート・小テスト・実習課題についてmanabaで随時指示するので、常にmanabaをチェックすること。動画教材は決まった曜日にアップロードされる。アンケートは公開後1週間以内に回答すること。小テストの受験期間と実習課題の提出期限はmanabaで指示する。実習のため、マスワークス社のMatlabをインストールしたPCを用意しておくこと（本学の学生はMatlabを無料でインストールすることができる）。
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| 教科書 Texts |
北川源四郎、竹村彰通（編）、応用基礎としてのデータサイエンス改訂第2版、講談社（購入必須）
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| 参考書 Reference Books |
特になし
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課題フィードバック方法区分
Assignment Feedback Method |
授業時間外にmanabaで行う
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課題フィードバック方法内容
Assignment Feedback Method Content |
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成績評価の基準
Evaluation Criteria |
授業への参加度（クリッカーを用いた双方向授業に対するレスポンス）10％、小テスト45％、実習課題45％
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| 関連URL Related URL |
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| 備考 Notes |
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| 添付ファイルの注意事項 Notice |
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| 更新日時 Date of Update |
2025年03月27日 15時18分09秒
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