タイトル

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

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