UNIVERSITY OF TOYAMA SYLLABUS 富山大学
2021年度 授業案内
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>> 経済学研究科(修士課程)地域・経済政策専攻
  授業科目名
特別研究「データサイエンス特別実践演習T」 マイシラバス
  (英文名)

  担当教員(所属)
唐渡 広志(経済学部), 本間 哲志(経済学部)
  授業科目区分
専門教育科目 地域専攻科目
  授業種別
講義科目
  COC+科目
-
  開講学期
前期・水曜4限
  対象所属
地域・経済政策専攻、企業経営専攻
  対象学年
1、2年
  時間割コード
231306
  単位数
2単位
  ナンバリングコード
 
  最終更新日時
21/10/26

  オフィスアワー(自由質問時間)
本間 哲志(月曜 15:00から16:00(メールで事前に連絡してから訪問すること))

  リアルタイム・アドバイス:更新日   
・課題の選択を行っていない学生は本科目の履修が登録解除となりますので注意してください。4/21


・本科目は水曜4限に開講日が割り当てられていますが,第1回目の授業についてのみ
  4月14日(水)3限
に変更となりました。当日は「データサイエンス特別基礎論」の授業概要を説明した後,「データサイエンス特別実践演習 I, II 」の履修を希望する学生のための課題割り振りを実施します。
【Moodleのコース】
https://lms.u-toyama.ac.jp/course/view.php?id=6042

【連絡先】担当教員 経済学部 唐渡広志 kkarato@eco.u-toyama.ac.jp



  授業のねらいとカリキュラム上の位置付け(一般学習目標)
 この科目は「データサイエンス寄附講座」による授業の一つであり,全研究科の学生が受講対象となります。
 データサイエンスとは,データを用いて社会の課題解決を図るための学問分野です。この実践演習では,企業から寄せられた課題を受講生がデータ主導で解決し,前期と後期に渡ってデータサイエンスを実践的に学びます。
 本年度の課題は次の4件です。
(1) 運動量把握システム(課題提供企業:株式会社バロン)
(2) 未定(課題提供企業:三和ボーリング株式会社)
(3) 交通量予測ほか(課題提供企業:株式会社アイペック)
(4) 自動販売機事業(課題提供企業:株式会社ヒスコム)
受講生は第1回目のガイダンスにおいて,専門領域,難易度および内容を考慮して課題を一つ選択します。一つの課題に1〜2名の担当教員が張り付き,教員の指導のもとでグループ学習,フィールド調査,データ解析,成果発表の準備を行います。前期末に課題を提供した企業に中間報告会を実施します。


  教育目標
 

  達成目標
・データサイエンスを利用して,寄附講座の教員と学生が地域の企業や行政から寄せられた課題を解決し,新しい価値を創造する。
・創出された解決案を商品として提示し,地域貢献に寄与する。
・寄せられた課題を教材として学習することにより,データサイエンティストの素養を身につける。


  授業計画(授業の形式、スケジュール等)
第1 - 5回 課題の割り振り,目標設定,仮説設定,ヒアリング,現場の確認。
第6 - 10回 データ収集,整備,分析。
第11 - 14回 分析結果の考察,発表の準備
第15回 中間報告


  授業時間外学修
・課題を理解するために教員によって示された資料や文献を理解する(1時間以上)
・データ整備,分析方法について準備をしておく(1時間以上)
・報告のための準備を行う(1時間以上)


  キーワード
データサイエンス,課題解決型学習,統計学,機械学習,データ分析,フィールドワーク,DS科目

  履修上の注意
・修了者にはデータサイエンス寄附講座受講証明書を発行します。
・「特殊講義 データサイエンス基礎論」「特殊講義 データサイエンス・プレゼンテーション論」を同時に履修することをお勧めします。


  成績評価の方法
演習への参加状況(50%)
中間報告の発表(50%)


  教科書・参考書等    図書館蔵書検索
以下の文献が参考になります。
・Grus 2020, ゼロからはじめるデータサイエンス,オライリージャパン
・馬場 2020, R言語ではじめるプログラミングとデータ分析,ソシム
・酒巻・里 2014 ビジネス活用事例で学ぶデータサイエンス入門,SBクリエイティブ
・Provost and Fawcett 2014 戦略的データサイエンス入門,オライリージャパン
・Chollet and Allaire 2018 RとKerasによるディープラーニング,オライリージャパン


  関連科目
経済学部:
 「統計学」「計量経済学」「経済情報処理」「調査データ解析」「質的調査法」「経営戦略論」「経営組織論」「人的資源管理」「マーケティング論」「情報システム論」「ファイナンスの基礎」「経営数学」「オペレーションズ・リサーチ」「経営モデル分析」


  リンク先ホームページアドレス
 
  備考  

000097
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富山大学 SYLLABUS
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経済学研究科(修士課程)地域・経済政策専攻
授業科目名
特別研究「データサイエンス特別実践演習T」  マイシラバス
英語名

 

担当教員

唐渡 広志(経済学部), 本間 哲志(経済学部) 

授業科目区分

専門教育科目 地域専攻科目 

授業種別

講義科目 

COC+科目

開講学期

前期・水曜4限 

対象所属

地域・経済政策専攻、企業経営専攻 

対象学生

1、2年 

時間割コード

231306 

単位数

2単位 

 

最終更新日時

21/10/26 

オフィスアワー

本間 哲志(月曜 15:00から16:00(メールで事前に連絡してから訪問すること)) 

更新日  

・課題の選択を行っていない学生は本科目の履修が登録解除となりますので注意してください。4/21


・本科目は水曜4限に開講日が割り当てられていますが,第1回目の授業についてのみ
  4月14日(水)3限
に変更となりました。当日は「データサイエンス特別基礎論」の授業概要を説明した後,「データサイエンス特別実践演習 I, II 」の履修を希望する学生のための課題割り振りを実施します。
【Moodleのコース】
https://lms.u-toyama.ac.jp/course/view.php?id=6042

【連絡先】担当教員 経済学部 唐渡広志 kkarato@eco.u-toyama.ac.jp

 

授業のねらいとカリキュラム上の位置付け

 この科目は「データサイエンス寄附講座」による授業の一つであり,全研究科の学生が受講対象となります。
 データサイエンスとは,データを用いて社会の課題解決を図るための学問分野です。この実践演習では,企業から寄せられた課題を受講生がデータ主導で解決し,前期と後期に渡ってデータサイエンスを実践的に学びます。
 本年度の課題は次の4件です。
(1) 運動量把握システム(課題提供企業:株式会社バロン)
(2) 未定(課題提供企業:三和ボーリング株式会社)
(3) 交通量予測ほか(課題提供企業:株式会社アイペック)
(4) 自動販売機事業(課題提供企業:株式会社ヒスコム)
受講生は第1回目のガイダンスにおいて,専門領域,難易度および内容を考慮して課題を一つ選択します。一つの課題に1〜2名の担当教員が張り付き,教員の指導のもとでグループ学習,フィールド調査,データ解析,成果発表の準備を行います。前期末に課題を提供した企業に中間報告会を実施します。
 

教育目標

  

達成目標

・データサイエンスを利用して,寄附講座の教員と学生が地域の企業や行政から寄せられた課題を解決し,新しい価値を創造する。
・創出された解決案を商品として提示し,地域貢献に寄与する。
・寄せられた課題を教材として学習することにより,データサイエンティストの素養を身につける。 

授業計画

第1 - 5回 課題の割り振り,目標設定,仮説設定,ヒアリング,現場の確認。
第6 - 10回 データ収集,整備,分析。
第11 - 14回 分析結果の考察,発表の準備
第15回 中間報告 

授業時間外学修

・課題を理解するために教員によって示された資料や文献を理解する(1時間以上)
・データ整備,分析方法について準備をしておく(1時間以上)
・報告のための準備を行う(1時間以上) 

キーワード

データサイエンス,課題解決型学習,統計学,機械学習,データ分析,フィールドワーク,DS科目 

履修上の注意

・修了者にはデータサイエンス寄附講座受講証明書を発行します。
・「特殊講義 データサイエンス基礎論」「特殊講義 データサイエンス・プレゼンテーション論」を同時に履修することをお勧めします。
 

成績評価の方法

演習への参加状況(50%)
中間報告の発表(50%) 

図書館蔵書検索

以下の文献が参考になります。
・Grus 2020, ゼロからはじめるデータサイエンス,オライリージャパン
・馬場 2020, R言語ではじめるプログラミングとデータ分析,ソシム
・酒巻・里 2014 ビジネス活用事例で学ぶデータサイエンス入門,SBクリエイティブ
・Provost and Fawcett 2014 戦略的データサイエンス入門,オライリージャパン
・Chollet and Allaire 2018 RとKerasによるディープラーニング,オライリージャパン 

関連科目

経済学部:
 「統計学」「計量経済学」「経済情報処理」「調査データ解析」「質的調査法」「経営戦略論」「経営組織論」「人的資源管理」「マーケティング論」「情報システム論」「ファイナンスの基礎」「経営数学」「オペレーションズ・リサーチ」「経営モデル分析」 

リンク先ホームページアドレス

  

備考

  



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