経営学部Faculty of Business Administration
MAN200FA(経営学 / Management 200)演習1Seminar 1
高橋 慎Makoto TAKAHASHI
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 | 2022 |
授業コードClass code | A4807 |
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,水5/Wed.5 |
科目種別Class Type | |
キャンパスCampus | 市ヶ谷 |
教室名称Classroom name | 各学部・研究科等の時間割等で確認 |
配当年次Grade | 2 |
単位数Credit(s) | 3 |
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~) | 演習 |
カテゴリー(2018年度以前)Category (~2018) |
選択 演習 |
すべて開くShow all
すべて閉じるHide All
Outline (in English)
We learn basic data analysis methods and acquire practical skills using statistical softwares.
Primary goals of this class are: to be able to analyze data using statistical software; and to be able to communicate what you understand to others in an easy-to-understand manner.
The standard preparation and review time for this class is 2 hours each.
Grades will be based on group-work (50%) and presentation (50%).
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
データサイエンスの基礎的事項を学び、統計ソフトを利用して実際のデータ分析を行うことで、実践力を身につけます。
到達目標Goal
・統計ソフトを用いてデータ分析ができる。
・理解した内容を分かりやすく人に伝えることができる。
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、「DP1-1」、「DP1-2」、「DP1-3」、「DP1-4」、「教養」、「DP2-1」、「DP3」、「DP4」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. )
・テキストの課題学習を通して、統計ソフトを利用したデータ分析演習を行います。
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.)
あり / Yes
フィールドワーク(学外での実習等)の実施Fieldwork in class
あり / Yes
授業計画Schedule
授業形態/methods of teaching:対面/face to face
※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[対面/face to face]:春学期ガイダンス
授業の進め方を説明します。また、データ分析のグループを決定します。
2[対面/face to face]:現代社会におけるデータサイエンス
テキストの内容について議論し、各グループで課題学習を行います。
3[対面/face to face]:データ分析の基礎1
テキストの内容について議論し、各グループで課題学習を行います。
4[対面/face to face]:データ分析の基礎2
テキストの内容について議論し、各グループで課題学習を行います。
5[対面/face to face]:データサイエンスの手法
テキストの内容について議論し、各グループで課題学習を行います。
6[対面/face to face]:コンピュータを用いた分析1
テキストの内容について議論し、各グループで課題学習を行います。
7[対面/face to face]:コンピュータを用いた分析2
テキストの内容について議論し、各グループで課題学習を行います。
8[対面/face to face]:コンピュータを用いた分析3
テキストの内容について議論し、各グループで課題学習を行います。
9[対面/face to face]:コンピュータを用いた分析4
テキストの内容について議論し、各グループで課題学習を行います。
10[対面/face to face]:コンピュータを用いた分析5
テキストの内容について議論し、各グループで課題学習を行います。
11[対面/face to face]:データサイエンスの応用事例1
テキストの輪読を行い、内容について議論します。
12[対面/face to face]:データサイエンスの応用事例2
テキストの輪読を行い、内容について議論します。
13[対面/face to face]:データサイエンスの応用事例3
テキストの輪読を行い、内容について議論します。
14[対面/face to face]:春学期まとめ
春学期の内容を復習します。また、秋学期のスケジュールを確認します。
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.)
・テキストの該当箇所を事前に読み、気付いたことや意見をまとめてディスカッションの準備をします。
・統計ソフトを使って実際にデータ分析を行うことで理解を深めます。
・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
竹村・姫野・高田(編)(2021)『データサイエンス入門 第2版』学術図書出版社
サポートページ:https://www.gakujutsu.co.jp/text/isbn978-4-7806-0730-7/
参考書References
・中室牧子、津川友介(2017)『原因と結果の経済学』ダイヤモンド社
・今井耕介(著)、粕谷祐子、原田勝孝、久保浩樹(訳)(2018)『社会科学のためのデータ分析入門(上)(下)』岩波書店
・「私たちのR」https://www.jaysong.net/RBook/
・「株式分析チュートリアル」https://japanexchangegroup.github.io/J-Quants-Tutorial/
・授業中にも適宜紹介します。
成績評価の方法と基準Grading criteria
・グループワーク:50%
・発表:50%
学生の意見等からの気づきChanges following student comments
グループワークやグループディスカッションなどのアクティブラーニングを多く取り入れます。
学生が準備すべき機器他Equipment student needs to prepare
・データ分析を行うには、統計ソフトを使えるパソコンが必要です。
その他の重要事項Others
・「授業の進め方と方法」および「授業形態」は、状況によって変更することがあります。
・「授業計画」は、履修者の関心や授業の進捗状況に応じて変更することがあります。
関連科目
統計学入門
基礎統計学I/II
経営のための統計学I/II
演習2