応用データ科学演習（Ｉ）ａ  

  YINXING LI  

  経  

   

  前期 水曜日 3講時 経済学部第5演習室  

Class Code: jhjknst

本演習では、予測、分類などの様々な実問題にチャレンジしながら、データ科学に対する理解を深めると同時に、課題を解決できるプログラミングスキルを身に付けることに中心を置きます。

This course aims to deepen understading of data science, and the student will develop the programming skill nesscesary in their own researsh and problems in real business scene.

  Seminar in Economics b  

  YINXING LI  

  経  

   

  後期 水曜日 3講時 経済学部第5演習室  

classroom code: sqmador

本演習では、予測、分類などの様々な実問題にチャレンジしながら、データ科学に対する理解を深めると同時に、課題を解決できるプログラミングスキルを身に付けることに中心を置きます。

This course aims to deepen understading of data science, and the student will develop the programming skill nesscesary in their own researsh and problems in real business scene.

  Seminar in Economics a  

  YINXING LI  

  経  

   

  前期 水曜日 3講時 経済学部第5演習室  

Class Code: jhjknst

本演習では、予測、分類などの様々な実問題にチャレンジしながら、データ科学に対する理解を深めると同時に、課題を解決できるプログラミングスキルを身に付けることに中心を置きます。

This course aims to deepen understading of data science, and the student will develop the programming skill nesscesary in their own researsh and problems in real business scene.

  応用データ科学演習（Ｉ）ｂ  

  YINXING LI  

  経  

   

  後期 水曜日 3講時 経済学部第5演習室  

classroom code: sqmador

本演習では、予測、分類などの様々な実問題にチャレンジしながら、データ科学に対する理解を深めると同時に、課題を解決できるプログラミングスキルを身に付けることに中心を置きます。

This course aims to deepen understading of data science, and the student will develop the programming skill nesscesary in their own researsh and problems in real business scene.

  計量分析  

  YASUMASA MATSUDA  

  経  

   

  前期 水曜日 2講時 経済学部第2講義室 / 前期 金曜日 2講時 経済学部第2講義室  

Google classroomcode:

https://classroom.google.com/c/NjYxNjY0ODU4NDM4?cjc=mzfijqk

随時投稿するので、最新情報はこちらを参照してください。

本講義「計量分析」は経済学部データサイエンス科目群の一つです。データサイエンスを学びたい方は次の年限で履修してください。

1. 統計学入門（１年次前期）

2. 計量分析（２年次前期）

3. 数理統計（２年次後期）

4. データサイエンス（２年次後期）

特に、学部大学院一貫教育プログラム「データ科学」を希望する方は履修してください。

現代的な機械学習を学ぶための基本となる「回帰分析」からスタートし、「分類問題」、「ニューラルネットワークモデル」を扱います。データサイエンスでは、データ分析プログラミングが必須です。本講義では、コーディングが初めてという方を想定して入門から講義します。プログラミング未経験者も安心してPythonコーディングに挑戦してください。

なお、教科書として「経済経営のデータサイエンス」（共立出版）を指定します。上記データサイエンス科目すべての参考図書として有効に使えます。

We will introduce basics to learn modern data science, ie. regression analysis, classification methods and deep learning. In order to learn data science, model fitting to actual data by programming is necessary. We suppose class members has no programming experiences and will guide intensive introductions pf Python coding. We do hope you challenge Python coding for big data with modern data science tools.

  情報とデータの基礎  

  長江 剛志  

  工（1～5組）学籍番号奇数  

  1セメスター  

  前期 金曜日 4講時 情報教育実習室 M104  

(1) 情報化社会に生きる市民としての責任と倫理を自覚し, 適切に判断・行動ができる

ソーシャル・スキルを獲得すること.

(2) 計算機の能力を活用した問題解決手法やデータ科学を学ぶ意義を理解し, 大規模データ

を利用した技術に関して人間中心の理解, 判断ができるようになり, さらにそれらに関して

実社会における課題を見出せるようになること.

(1) Acquire social skills to make appropriate decisions and actions,

taking responsibilities and being aware of ethics as citizens living in

today's information society.

(2) Understand the significance of learning problem-solving methods and data

science, utilizing computers, become able to make human-centered

understandings and decisions in regard to the large-scale data technologies,

and to find issues in the real-world problems concerning those technologies.

  学際情報科学論  

   

  共通基盤科目  

  後期  

  後期 水曜日 5講時 / 後期 水曜日 6講時  

企業等の実際の現場で行われているような疑似プロジェクトに取り組むことで，データ解析の進め方を学ぶ．受講者は研究計画の立案やデータ解析に取り組む．データは株式会社電通より提供されるものを利用する．

  情報とデータの基礎  

  磯邉 秀司  

  法 学籍番号偶数  

  1セメスター  

  前期 木曜日 3講時 情報教育実習室 M105  

・情報化社会に生きる市民としての責任と倫理を自覚し, 適切に判断・行動ができるソーシャル・スキルを獲得すること.

・計算機の能力を活用した問題解決手法やデータ科学を学ぶ意義を理解し, 大規模データを利用した技術に関して人間中心の理解と判断ができるようになり, さらにそれらに関して実社会における課題を見出せるようになること.

- Acquire social skills to make appropriate decisions and actions, taking responsibilities and being aware of ethics as citizens living in today's information society.

- Understand the significance of learning problem-solving methods and data science, utilizing computers, become able to make human-centered understandings and decisions in regard to the large-scale data technologies, and to find issues in the real-world problems concerning those technologies.

  情報とデータの基礎  

  伊藤 健洋  

  経 学籍番号奇数  

  1セメスター  

  前期 水曜日 2講時 情報教育実習室 M105  

(1) 情報化社会に生きる市民としての責任と倫理を自覚し, 適切に判断・行動ができるソーシャル・スキルを獲得すること.

(2) 計算機の能力を活用した問題解決手法やデータ科学を学ぶ意義を理解し, 大規模データを利用した技術に関して人間中心の理解, 判断ができるようになり, さらにそれらに関して実社会における課題を見出せるようになること.

(1) Acquire social skills to make appropriate decisions and actions, taking responsibilities and being aware of ethics as citizens living in today's information society.

(2) Understand the significance of learning problem-solving methods and data science, utilizing computers, become able to make human-centered understandings and decisions in regard to the large-scale data technologies, and to find issues in the real-world problems concerning those technologies.

  情報とデータの基礎  

  藤原 直哉  

  理（5、6組）  

  1セメスター  

  前期 金曜日 1講時 情報教育実習室 M105  

(1) 情報化社会に生きる市民としての責任と倫理を自覚し, 適切に判断・行動ができるソーシャル・スキルを獲得すること.

(2) 計算機の能力を活用した問題解決手法やデータ科学を学ぶ意義を理解し, 大規模データを利用した技術に関して人間中心の理解, 判断ができるようになり, さらにそれらに関して実社会における課題を見出せるようになること.

(1) Acquire social skills to make appropriate decisions and actions, taking responsibilities and being aware of ethics as citizens living in today's information society.

(2) Understand the significance of learning problem-solving methods and data science, utilizing computers, become able to make human-centered understandings and decisions in regard to the large-scale data technologies, and to find issues in the real-world problems concerning those technologies.