A1102
研究会Ｂ
SEMINAR B 		研究プロジェクト科目
Research Seminars
2 単位

データ科学と社会
Data science and society

開催日程 秋学期 月曜日３時限
担当教員 古谷 知之（フルタニ トモユキ）
関連科目
授業形態 講義、ディスカッション、グループワーク、演習
履修者制限
履修条件

データサイエンス科目の「統計基礎」「統計解析」「ベイズ統計」の成績がSまたはAのレベル。
上記科目未履修者は、統計学の知識が同等かそれ以上の統計学に関する知識と技法。

Grades of data science classes on "Basics of Statistics", "Statistical Analysis" and "Bayesian Statistics" are expected to "S" or "A"
Statistical knowledge and techniques equivalent to or higher than those grade in case that students have never taken these classes.
使用言語 日本語
連絡先 maunz@sfc.keio.ac.jp
授業ホームページ
設置学部・研究科 総合政策・環境情報学部
大学院プロジェクト名

大学院プロジェクトサブメンバー

ゲストスピーカーの人数
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GIGAサティフィケート対象
最終更新日 2020/07/05 16:09:35

研究会概要

目的・内容

本研究会では、社会的課題や技術的課題に関する問題発見・解決の手段としてデータ科学を使いこなせるようになることを目的とします。
履修者自身が関心を持つ社会的課題や技術的課題に関して、データ収集・解析・シミュレーション・課題解決提案を実証的・定量的に取り組み、エビデンスに基づく問題解決について、基本的な作法を習得してほしいと考えています。

The purpose of this Kenkyukai is to obtain knowledge and skills of data science as effective tools of problem findings and solution regarding social and technical issues.
Students are expected to conduct empirical and quantitive researches through data collection, analysis, simulation and proposal of problem solution.

評価方法

研究発表、討議への参加状況、最終課題

Research progress presentation, discussion and final presentation

教材・参考文献

随時指定する。

関連プロジェクト

モビリティと社会

Mobility and society

課題

週報の提出、中間報告（複数回）、最終成果報告

Weekly report, midterm report and final report

来期の研究プロジェクトのテーマ予定

継続

Continue

その他・留意事項

履修者の状況に応じて、研究会の授業時間外に学生の研究進捗発表や演習等を不定期に実施する場合がある。

Extra exercises may be carried out irregularly outside of the class hour.

授業スケジュール

第１回　ガイダンス
第２回以降　学生による研究進捗発表
最終回　今学期の研究成果発表

Guidance
Research progress presentations
Final presentation