科目名[英文名]
人文学のためのデータサイエンスA(人文学類学生)[Introductory Data Science for Humanities and Social Sciences A]
担当教員[ローマ字表記]
岩崎 純衣
科目ナンバー
HSSTB1102A
科目ナンバリングとは
時間割番号
10080.001
科目区分
-----
講義形態
-----
開講学域等
人間社会学域
適正人数
140人
開講学期
Q4
曜日・時限
集中
単位数
1単位
授業形態
遠隔のみ
60単位上限
対象
対象学生
-----
キーワード
-----
講義室情報
(遠隔(双方向)のみ)
開放科目
-----
備考
2月13日,14日(1-4限)
授業の主題
データ分析の基礎
学修目標(到達目標)
データ分析および統計に関する基礎的な知識を身につける。
授業概要
1. コースガイダンス
2. データ分析の流れ
3. 質的データ・量的データとは
4. 質的データの要約:度数分布表による要約
5. 質的データの要約:統計グラフ
6. 質的データの要約:クロス集計表
7. 量的データの要約:度数分布表とヒストグラム(1)
8. 量的データの要約:度数分布表とヒストグラム(2)
評価方法と割合
評価方法
次項の項目及び割合で総合評価し、次のとおり判定する。
「S(達成度90%~100%)」、「A(同80%~90%未満)」、
「B(同70%~80%未満)」、「C(同60%~70%未満)」を合格とし、
「不可(同60%未満)」を不合格とする。(標準評価方法)
評価の割合
・20% 授業内での活動
・80% レポート
授業時間外の学修に関する指示
予習に関する指示
授業概要に示す次回の範囲を予習し、用語の意味等を調べておくこと。
予習に関する教材
オンデマンド教材(授業内容の一部)
復習に関する指示
授業内で説明された用語の意味や内容を復習し、理解すること。
復習に関する教材
オンデマンド教材(授業内容の一部)
教科書・参考書
特になし
オフィスアワー等(学生からの質問への対応方法等)
メールにて対応する。siwasaki623@staff.kanazawa-u.ac.jp
履修条件
本授業は、人間社会学域人文学類に在籍する学生のみ履修可能である。人文学のためのデータサイエンスBも併せて履修することを推奨する。なお、昨年度、同科目を履修したが単位を修得できなかった学生は個別にメールで相談すること。
その他履修上の注意事項や学習上の助言
履修対象者は1-3年です。4年生は履修登録できませんので,ご注意ください。
特記事項
特になし
ページの先頭へ