授業計画 |
回数 |
学習目標 |
学習項目 |
1 |
データサイエンスについて説明出来る。データ分析のプロセスについて説明出来る。 |
データサイエンスの目的を踏まえたうえで、データ分析のプロセスについて学習する。 |
【理解度確認】確認問題 |
2 |
記述統計学によるデータ分析が出来る。 |
データ分析 (1) : 記述統計学によるデータ分析の方法について学習する。データの理解、データの準備を中心に学習する。 |
【理解度確認】提出課題 |
3 |
記述統計学によるデータ分析が出来る。 |
データ分析 (2) : 記述統計学によるデータ分析の方法について学習する。データの理解、データの準備を中心に学習する。 |
【理解度確認】提出課題 |
4 |
記述統計学によるデータ分析が出来る。 |
データ分析 (3) : 記述統計学によるデータ分析の方法について学習する。データの理解、データの準備を中心に学習する。 |
【理解度確認】提出課題 |
5 |
記述統計学によるデータ分析が出来る。 |
データ分析 (4) : 記述統計学によるデータ分析の方法について学習する。データの理解、データの準備を中心に学習する。 |
【理解度確認】提出課題 |
6 |
記述統計学によるデータ分析が出来る。 |
データ分析 (5) : 記述統計学によるデータ分析の方法について学習する。データの理解、データの準備を中心に学習する。 |
【理解度確認】提出課題 |
7 |
記述統計学によるデータ分析が出来る。 |
データ分析 (6) : 記述統計学によるデータ分析の方法について学習する。データの理解、データの準備を中心に学習する。 |
【理解度確認】提出課題 |
8 |
記述統計学によるデータ分析が出来る。 |
データ分析 (7) : 記述統計学によるデータ分析の方法について学習する。データの理解、データの準備を中心に学習する。 |
【理解度確認】提出課題 |
9 |
適切なサンプリングが出来る。 |
サンプリング (1) : サンプリングの目的とその手法について学習する。代表的なサンプリング方法について学習する。 |
【理解度確認】提出課題 |
10 |
適切なサンプリングが出来る。 |
サンプリング (2) : 代表的なサンプリング方法およびそれらの使い分けについて学習する。 |
【理解度確認】提出課題 |
11 |
これまでに学習した内容を踏まえデータ分析が実施出来る。 |
総合演習 (1) : これまでに学習した内容を踏まえデータ分析に取り組む。 |
【理解度確認】総合演習 |
12 |
これまでに学習した内容を踏まえデータ分析が実施出来る。 |
総合演習 (2) : これまでに学習した内容を踏まえデータ分析に取り組む。 |
【理解度確認】総合演習 |
13 |
これまでに学習した内容を踏まえデータ分析が実施出来る。 |
総合演習 (3) : これまでに学習した内容を踏まえデータ分析に取り組む。 |
【理解度確認】総合演習 |
14 |
これまでに学習した内容を踏まえデータ分析が実施出来る。 |
総合演習 (4) : これまでに学習した内容を踏まえデータ分析に取り組む。 |
【理解度確認】総合演習 |
15 |
総合テストによって理解を確実なものにする。 |
これまでの学習内容の総合テストを実施する。 |
【理解度確認】総合テスト |