演習A-2

応用データサイエンス学位プログラム

MADS2205

コース情報

担当教員: 倉田 正充

単位数: 2

年度: 2024

学期: 秋学期

曜限: 火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

春学期の演習A-1を踏まえ,特定課題においてデータサイエンスを実践できるよう,学術的立場からより詳細な指導を行う。

目標

データサイエンスにおける最新の学術研究を理解したうえで,特定課題への取組みを通してその研究手法を実践できるようになる。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。 ・特定課題に関する情報収集・分析・論文執筆等の取組み(120分) ・進捗報告のための資料の作成等(60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. 特定課題に関する演習(1) ※受講生との相談や進捗に応じて決定
  3. 特定課題に関する演習(2) ※受講生との相談や進捗に応じて決定
  4. 特定課題に関する演習(3) ※受講生との相談や進捗に応じて決定
  5. 特定課題に関する演習(4) ※受講生との相談や進捗に応じて決定
  6. 特定課題に関する演習(5) ※受講生との相談や進捗に応じて決定
  7. 特定課題に関する演習(6) ※受講生との相談や進捗に応じて決定
  8. 特定課題に関する演習(7) ※受講生との相談や進捗に応じて決定
  9. 特定課題に関する演習(8) ※受講生との相談や進捗に応じて決定
  10. 特定課題に関する演習(9) ※受講生との相談や進捗に応じて決定
  11. 特定課題に関する演習(10) ※受講生との相談や進捗に応じて決定
  12. 特定課題に関する演習(11) ※受講生との相談や進捗に応じて決定
  13. 特定課題に関する演習(12) ※受講生との相談や進捗に応じて決定
  14. 特定課題に関するプレゼンテーション

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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