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※学期中に内容が変更になることがあります。 | |||||
2025年度
(土曜日3講時)
学則第9条の5対象
: 対象/Applicable |
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ディプロマポリシーとの関連性はこちらを参照/Relationship with Diploma Policy | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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<概要/Course Content Summary> 情報通信・計測技術の飛躍的な発展により,我々はビッグデータを含む様々なデータを扱い,そこから予測や特徴把握を実施する必要性はますます高まっている.これから専門如何に関わらず,データ・AIを避けて生活を送ることは難しく,データサイエンスの基礎を身につけることは非常に重要であると考えられる.特に,膨大な情報のなかから適切にデータ解析を実施できるようになり,かつ結果等を解釈できるようになる必要がある. <到達目標/Goals,Aims> 分析目的に応じ,適切なデータ分析手法,データ可視化手法を選択でき,その意味を説明することができる. <DO Week期間の初回動画等の配信/The delivery of the first video, etc. during the “DO Week”> あり/ Deliver the video ・第1回講義動画<授業計画/Schedule>
<授業実施時間数/Class Hours>
講義では統計ソフトであるRを用いて,実際のデータを解析して統計学を学んでもらう予定であるが,第14回では筆記試験を実施する予定である. アクティブラーニング/Active Learning 実習・実験・実技/ Practical Training・Experiment・Skills Practice使用システム/System Tools e-class, Panopto<成績評価基準/Evaluation Criteria>
<テキスト/Textbook>
<参考文献/Reference Book>
<参照URL/URL>
<連絡方法 / Contact method> 科目担当者への連絡方法/Contact method from student to instructor e-class科目担当者からの連絡方法/Contact method from instructor to students e-class<備考/Remarks> 本科目を履修中止せずに受講を続けた場合,「同志社データサイエンス・AI教育プログラム(応用基礎レベル)」に申請したものとみなす(当該科目の不合格者も含む).各学期の履修中止期間の一週間程度後にDUETの「成績・履修状況」メニュー「その他教育プログラム」や,成績通知書の「学業に関する事項」欄に「同志社データサイエンス・AI教育プログラム(応用基礎レベル)」(DDASH-A)履修中である旨表示される.また,DDASH-A修了要件である他の科目も全て単位修得した場合,卒業時には本プログラムの修了が表示される.なお,学習歴のデジタル証明「オープンバッジ」については卒業可否に関わらず,プログラムの必要単位を満たし,希望すれば発行する. |
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お問合せは同志社大学 各学部・研究科事務室まで
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