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年度 2020年度 開講部局 大学院共通教育(博士課程後期・博士課程)
講義コード 8E550301 科目区分 大学院共通科目
授業科目名 データサイエンティスト養成
授業科目名
(フリガナ)
データサイエンティストヨウセイ
英文授業科目名 Pathway to becoming a Data Scientist
担当教員名 三須 敏幸,塩崎 潤一,赤瀬 大
担当教員名
(フリガナ)
ミス トシユキ,シオザキ ジュンイチ,アカセ ダイ
開講キャンパス 東広島 開設期 1年次生   前期   集中
曜日・時限・講義室 (集) 集中:総K302
授業の方法 講義 授業の方法
【詳細情報】
Teamsで実施,実データに基づくPBL演習,ディスカッション,学生の発表 
単位 1 週時間   使用言語 J : 日本語
学習の段階 7 : 大学院発展的レベル
学問分野(分野) 21 : 社会人基礎
学問分野(分科) 03 : キャリア教育
対象学生 博士課程後期学生
授業のキーワード ビッグデータ,人工知能,PBL,データサイエンス,データ分析 
教職専門科目   教科専門科目  
プログラムの中での
この授業科目の位置づけ
 
到達度評価
の評価項目
 
授業の目標・概要等 近年,ビッグデータや人工知能などの活用に関心が集まっている.企業においては製造・生産ラインの改善,素材等の探索,顧客データに基づくマーケティング戦略立案や新商品開発など,膨大なデータを構造化することで企画立案などの意思決定をサポートすることができる人財 -データサイエンティストー への期待も高まってきている.また,データサイエンスの知見や技術の応用は,理工系から人社系の幅広い研究分野においても,新たな学問的発見や価値創造につながることが期待されている.
本授業では,これらデータサイエンティストとして必要となる統計分析能力やIT関連の基本的なスキルを踏まえつつ,実際のビジネスや研究開発現場への応用を見据えた課題解決型テーマに取り組むことで実践力を養う.
今年度は,株式会社野村総合研究所から提供される実データに基づく演習と成果発表を行う. 
授業計画 以下のプロセスで実施する.

マーケティング分析:株式会社野村総合研究所のデータに基づく演習
講師/指導:塩崎潤一氏(株式会社野村総合研究所)
シングルデータソースによる広告効果を測定し,マーケティング分析を行う.

スケジュール

第1回 2020年5月15日(金) 5–6時限(12:50–14:20)
    ガイダンス,データ説明,分析のポイントの説明

第2回 2020年5月22日(金) 5–6時限(12:50–14:20)
    事例に基づくデータ分析の解説
    データ配付,過去論文事例の紹介,分析方針検討のポイント

第3回 2020年6月12日(金) 5–7時限(12:50–15:20)
    データ分析方針の発表,実際のデータの集計・分析の説明

第4回 2020年6月26日(金) 5–8時限(12:50–16:05)
    中間発表

第5回 2020年7月17日(金) 5–8時限(12:50–16:05)
    最終発表


・チームまたは個人で自主的なデータ分析とまとめを行う(計40時間程度)
・チームまたは個人による成果発表及び最終レポート提出(発表の形式等については別途指定)
・野村総合研究所が実施する「マーケティング分析コンテスト2020」への応募を一つの目標とする他,本成果に基づき学術論文作成に挑戦することも奨励する.
 
教科書・参考書等 資料を配付する. 
授業で使用する
メディア・機器等
配付資料,映像(ビデオ/PC/その他画像資料)など.
データ分析などを行う際は,各自のPCまたは指定のPCを使用すること.
 
予習・復習への
アドバイス
統計学における基本的な事項を復習しておくこと.
また,Excelによる統計分析機能,SPSSやSTATAなどの統計ソフト,RやPythonなどのプログラミング言語のいずれかについて習得するように心がけること. 
履修上の注意
受講条件等
本授業の履修にあたっては,計学の基礎知識,統計ソフトの使用またはプログラミングの経験を有することが望ましい.
(定員 20名) 
成績評価の基準等 成果発表,最終レポート,授業への参加姿勢に基づき総合評価を行う. 
実務経験 有り  
実務経験の概要と
それに基づく授業内容
マーケティング戦略の立案を担当している現役のコンサルタントが,実際のデータを活用しながら,データサイエンスの進め方を講義する. 
メッセージ  
その他   
すべての授業科目において,授業改善アンケートを実施していますので,回答に協力してください。
回答に対しては教員からコメントを入力しており,今後の改善につなげていきます。 
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