- 学部・研究科
Faculty/Graduate School - 商
- 時間割コード
Course Code - 40870
- 科目名
Course title
サブテーマ
Subtitle - データハンドリングの基礎
- 授業形態/単位
Term/Credits - クラス
Class -
- 春/2
- 1
- 担任者名
Instructor - 高井 啓二
- 曜限
Day/Period - 月3
- 授業概要
Course Description
到達目標
Course Objectives -
授業種別 / Teaching Types
講義（対面型）
言語 / Language
日本語(Japanese)
授業概要 / Course Description
ビジネス・アナリティクスで必要となるデータの前処理、クリーニングなど、データ処理の基本的な操作、考え方を実習形式で学ぶ。データの基本的な性格をデータ操作の中で体得し、統計学、その科学的アプローチの重要性を認識させる。ネットワークの基礎、データ構造の基礎など、コンピューターの基礎知識を学ぶ。
学位授与方針との関係 / Related Diploma Policy
（商学部）
1.知識・技能
③専修に関わる専門知識の修得。
2.思考力・判断力・表現力等の能力
①ビジネス・経済・社会に対する広い視野と鋭い洞察力をも つ。
②企業倫理と社会的責任を深く認識し、品格をそなえたリーダーシップと「考動力」を発揮できる。
3.主体的な態度
自ら諸問題を発見し、主体的かつ柔軟に取り組むことができる。
到達目標 / Course Objectives
・データ構造、データ処理の基礎知識を理解する。
・大規模データを前処理、クリーニングする基礎的なスキルを習得する。授業手法 / Teaching Methods
・教員による資料等を用いた説明や課題等へのフィードバック
・学生による学習のふりかえり
・学生同士の意見交換（グループ・ペアワーク、ディスカッション、ディベート等含む）
・プレゼンテーション（スピーチ、模擬授業等含む）
- 授業計画
Course Content -
授業計画 / Course Content
1. ガイダンス
2. 計算機構造の理解
3. ネットワークの基礎、クライアント・サーバーシステムの理解
4. データ構造の基礎
5. 実際のデータ構造
6. データの抽出の基礎
7. データの前処理・クリーニング
8. データハンドリングの演習１
9. データハンドリングの演習２
10. データハンドリングの演習３
11. データハンドリングの演習４
12. データハンドリングの演習５
13. データハンドリングの演習６
14. データハンドリングの演習７
15. 総括
※８からのデータハンドリングの演習については、さまざまなデータを使用して、繰り返しハンドリングを行ってもらい、色々なパターンの分析を学んでいきます。授業時間外学習 / Expected work outside of class
授業資料、ノートを読み返し、授業内容の理解に努めるよう復習・演習をすること。
- 成績評価の方法・基準・評価
Grading Policies /
Evaluation Criteria -
方法 / Grading Policies
定期試験を行わず、平常試験(小テスト・レポート等)で総合評価する。
分析結果資料及びその発表（80％）、最終獲得スキル（20％）基準・評価 / Evaluation Criteria・Assessment Policy
データハンドリングの基礎を身につけ、独自にデータの加工・編集ができる能力を習得しているかを評価する。
- 教科書
Textbooks
-
参考書
References
- フィードバックの方法
Feedback Method
- 担任者への問合せ方法
Instructor Contact 授業で、お知らせします。
- 備考
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