経営学部Faculty of Business Administration
COT200FA(計算基盤 / Computing technologies 200)データ処理論Ⅰ(2016~2017年度入学者)Data Processing I
三宅 修平Shuuhei MIYAKE
授業コードなどClass code etc
学部・研究科Faculty/Graduate school | 経営学部Faculty of Business Administration |
添付ファイル名Attached documents | |
年度Year | 2021 |
授業コードClass code | A5304 |
旧授業コードPrevious Class code | |
旧科目名Previous Class title | |
開講時期Term | 春学期授業/Spring |
曜日・時限Day/Period | 水4/Wed.4 |
科目種別Class Type | |
キャンパスCampus | 市ヶ谷 |
教室名称Classroom name | |
配当年次Grade | 2~4 |
単位数Credit(s) | 2 |
備考(履修条件等)Notes | ※ 原則春学期、秋学期連続で受講してください。 |
他学部公開科目Open Program | |
他学部公開(履修条件等)Open Program (Notes) | |
グローバル・オープン科目Global Open Program | |
成績優秀者の他学部科目履修制度対象Interdepartmental class taking system for Academic Achievers | |
成績優秀者の他学部科目履修(履修条件等)Interdepartmental class taking system for Academic Achievers (Notes) | |
実務経験のある教員による授業科目Class taught by instructors with practical experience | |
SDGsCPSDGs CP | |
アーバンデザインCPUrban Design CP | |
ダイバーシティCPDiversity CP | |
未来教室CPLearning for the Future CP | |
カーボンニュートラルCPCarbon Neutral CP | |
千代田コンソ単位互換提供(他大学向け)Chiyoda Campus Consortium | |
入学年度Admission year | |
カテゴリー(2019年度以降)Category (2019~) | 情報関係科目 |
カテゴリー(2018年度以前)Category (~2018) |
すべて開くShow all
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Outline (in English)
Mastering of database technology including data processing and data analysis required for researches in university and for business in society.
授業で使用する言語Default language used in class
日本語 / Japanese
授業の概要と目的(何を学ぶか)Outline and objectives
研究活動、社会で必要となる様々な情報やデータを処理・分析するためのデータベース技術の修得
到達目標Goal
データベースの考え方、仕組み、活用法についての知識を修得するとともに、基礎的な情報通信技術を習得できること
この授業を履修することで学部等のディプロマポリシーに示されたどの能力を習得することができるか(該当授業科目と学位授与方針に明示された学習成果との関連)Which item of the diploma policy will be obtained by taking this class?
ディプロマポリシーのうち、「DP1-4」、「DP4」、「DP5」に関連がかなりある
授業で使用する言語Default language used in class
日本語 / Japanese
授業の進め方と方法Method(s)(学期の途中で変更になる場合には、別途提示します。 /If the Method(s) is changed, we will announce the details of any changes. )
オンライン授業(Zoom)と対面授業を、以下のように併用する。
・対面授業時(教員・ティーチングアシスタントいずれも在教室)
受講生は、教室で対面受講又はオンライン受講いずれでもよい。
・オンライン授業時(教員は遠隔にて授業、TAは在教室)
受講生は、教室・学外でオンライン受講いずれでもよい。
ティーチングアシスタントは教室にて授業をアシストする。
PC、ネットワーク、Excel、Accessの活用法を学びながら、次の4つの技術を実習を通じて修得する。
1.データを収集・整理する方法
2.データを分析する方法
3.データを設計する方法
4.データを検索する方法
授業中に課題を与えるので、その課題に各人が取り込む過程で上記の技術が身に付くように授業を進める。
課題レポートでは自らがテーマを設定し必要なデータを検索し収集、加工、分析し、かつデータを設計をした上でレポートを作成するものとする。
[補足]学習支援システム(Hoppii)及び学習管理システム(Classroom)を利用する。
アクティブラーニング(グループディスカッション、ディベート等)の実施Active learning in class (Group discussion, Debate.etc.)
なし / No
フィールドワーク(学外での実習等)の実施Fieldwork in class
なし / No
授業計画Schedule
Ⅰ 春学期
※各回の授業形態は予定です。教員の指示に従ってください。
1:序論と情報通信技術
本授業の目標の理解
ネットワーク社会における情報通信技術およびデータベースの重要性について
2:ネットワークの仕組み
各種Webサービスの理解
ネットワークの仕組み、Webサービスの活用について
3:情報の検索・収集方法
Webによる情報収集
情報検索の方法と情報検索サービスの例について
4:情報の蓄積と管理
ファイルやフォルダ、ストレージ
ファイルとフォルダ、Googleサービスの利用について
5:表計算ソフトとは
Excelの基本操作
ワークシートの編集・加工について
6:表計算ソフトの活用
Excelの関数
Excelの基本関数やグラフの活用などについて
7:データベースの基本概念
データベースの考え方と位置づけ
データベースの基本的な仕組みとExcelとの関係について
8:Excelによるデータベース的処理(1)
検索やフィルタ
検索や並べ替え、フィルタによるデータの抽出について
9:Excelによるデータベース的処理(2)
データベース関数
データベース関数の活用と条件設定について
10:Excelによるデータベース的処理(3)
ピボットテーブル
クロス集計とピボットテーブルの活用について
11:Excelによるデータ分析
統計ソフトRとの連携
Excelの分析ツールの活用と統計ソフトRとの連携によるデータ分析について
12:統計ソフトRの応用(1)
判別分析
統計ソフトRによる判別分析とその例題について
13:統計ソフトRの応用(2)
各種の分析
統計ソフトRによるクラスター分析、主成分分析の例題について
14:総合演習
春学期のまとめ
春学期中の講義・実習内容について
授業時間外の学習(準備学習・復習・宿題等)Work to be done outside of class (preparation, etc.)
1. 学内PC環境、自宅のネットワーク環境、の確認
2. ネットワークの仕組みについて調べる
3. 検索エンジン、Webサービス活用の練習
4.~14. 教科書各章の予習・復習、配布資料の復習
本授業の準備学習・復習時間は、各2時間を標準とします。
テキスト(教科書)Textbooks
タイトル:実習データベース ~ExcelとAccessで学ぶ基本と活用~
著者:内田治 編著 藤原丈史・吉澤康介・三宅修平 著
発行:サイエンス社
発行日:2016年1月10日
タイトル:30時間でマスター Access2013
著者:実教出版編集部
発行:実教出版株式会社
発行日:2014年09月20日
参考書References
タイトル:30時間アカデミック 情報リテラシー Office2016
タイトル:30時間でマスター パーフェクト演習 Excel2016
著者:実教出版編集部
発行:実教出版株式会社
他の参考書については授業内に適宜紹介する。
成績評価の方法と基準Grading criteria
期末レポート60%、演習課題40%とする。
期末レポートはこの授業を通じて得られたデータ処理技術およびデータベース技術を利用して、自らテーマを設定し関係するデータを収集、加工、分析、データベース化、検索を行い、考察を加えた上でレポートをまとめるものとする。
学生の意見等からの気づきChanges following student comments
学生の演習内容の理解とそのフィードバックを通じて授業レベルの向上に努めたい。
学生が準備すべき機器他Equipment student needs to prepare
毎回PCを利用する。学内PCでの自習と自宅でのPCとOfficeの利用にも期待する。
法政大学からライセンス利用できるOffice365 ProPlusを自宅PCなどに導入することを推奨する。
その他の重要事項Others
問題解決のための情報活用能力およびデータベース処理能力を養うので、経営学部生には特に勧めるコースである。
オフィス・アワー
授業後に質問を受け付ける。
また授業時間外ではネットを利用して質問を受け付ける予定である。
関連科目
情報関係科目全般に関連する。