演習A-1

応用データサイエンス学位プログラム

MADS2105

コース情報

担当教員: 倉田 正充

単位数: 2

年度: 2024

学期: 春学期

曜限: 金6

形式: 対面授業

レベル: 600

アクティブラーニング: あり

他学部履修: 不可

評価方法

出席状況

50%

授業参加

50%

その他

発表,解説や討論を総合的に評価する。

0%

詳細情報

概要

特定課題の作成に向けて,学術的な立場からの指導を行う。特定課題のテーマの選定やそのテーマに関連する先行研究を輪読等を通じて学習し,学術的なアプローチの方法を指導する。

目標

データサイエンスにおける最新の学術研究を理解できるようにする。これによりディプロマ・ポリシーである「応用データサイエンスおよび関連分野において最先端で活躍できる専門知識を身につけるとともに,新手法の開発や新分野の開拓をできる力」「自らの専門分野に加え,それ以外の自然科学あるいは社会科学との学際分野も含めて広範に学ぶことにより,データサイエンスが人間社会や地球環境に与える影響などを多面的に捉える力」の育成を行う。

授業外の学習

毎回の授業後は以下の学習(合計 200 分)を行うことが求められる。 ・課題図書・論文等の予習・復習(80分) ・プレゼンテーション資料の作成等(120分)

所要時間: 200 分

スケジュール

  1. ガイダンス ※演習の内容は受講生の特定課題のテーマ等に応じて検討するため,具体的なスケジュールは講義開始後に受講生と相談の上決定する
  2. 課題図書・論文等の輪読学習(1) ※受講生との相談や進捗に応じて決定
  3. 課題図書・論文等の輪読学習(2) ※受講生との相談や進捗に応じて決定
  4. 課題図書・論文等の輪読学習(3) ※受講生との相談や進捗に応じて決定
  5. 課題図書・論文等の輪読学習(4) ※受講生との相談や進捗に応じて決定
  6. 課題図書・論文等の輪読学習(5) ※受講生との相談や進捗に応じて決定
  7. 課題図書・論文等の輪読学習(6) ※受講生との相談や進捗に応じて決定
  8. 課題図書・論文等の輪読学習(7) ※受講生との相談や進捗に応じて決定
  9. 課題図書・論文等の輪読学習(8) ※受講生との相談や進捗に応じて決定
  10. 課題図書・論文等の輪読学習(9) ※受講生との相談や進捗に応じて決定
  11. 課題図書・論文等の輪読学習(10) ※受講生との相談や進捗に応じて決定
  12. 課題図書・論文等の輪読学習(11) ※受講生との相談や進捗に応じて決定
  13. 課題図書・論文等の輪読学習(12) ※受講生との相談や進捗に応じて決定
  14. まとめ

教科書

課題図書・論文等は受講生と相談のうえ決定する。

    参考書

    書籍情報はありません。

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