科目名[英文名]
人文学のためのデータサイエンスB（人文学類学生）[Introductory Data Science for Humanities and Social Sciences B]
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
10081.001
科目区分
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講義形態
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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
60単位上限
対象学生
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キーワード
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講義室情報
（遠隔（双方向）のみ）
開放科目
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備考
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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. 量的データの要約事始め
2. 量的データの要約：箱ひげ図
3. 量的データの要約：データの代表値とばらつき（1）
4. 量的データの要約：データの代表値とばらつき（2）
5. 相関と散布図
6. 相関係数
7. 見かけの相関
8. まとめ
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し、かつ、人文学のためのデータサイエンスAを履修登録した学生のみ履修可能である。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。
本授業の履修登録は履修登録補正期間におこなうこと（人文学のためのデータサイエンスAの履修登録抽選結果を参照するため）。
特記事項
特になし
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