基本情報/Basic Information

開講科目名 ／Class	基礎演習Ⅱ／Basic Seminar Ⅱ
授業コード ／Class Code	B600832021
開講キャンパス ／Campus	ﾎﾟｰﾄｱｲﾗﾝﾄﾞ
開講所属 ／Course	経営学部／Business Administration
年度 ／Year	2023年度／Academic Year
開講区分 ／Semester	後期／AUTUMN
曜日・時限 ／Day, Period	金1(後期)／FRI1(AUT.)
単位数 ／Credits	2.0
主担当教員 ／Main Instructor	宮本　行庸／MIYAMOTO YUKINOBU
科目区分 ／Course Group	【専門教育科目】　〈コア科目〉／*** MAJORS *** 〈Core Subjects〉
遠隔授業 ／Remote lecture	No

担当教員情報/Instructor Information

教員名 ／Instructor	教員所属名 ／Affiliation
宮本　行庸／MIYAMOTO YUKINOBU	経営学部／Business Administration

授業の方法 ／Class Format	講義と演習
授業の目的 ／Class Purpose	本科目では、経営学を学ぶにあたり必要となる情報の取り扱い方法を習得することを目的とする。Excelまたはプログラミング言語Pythonと簡単なAI処理を用いて、身近なデータ分析が行えるようになる。また、得られた結果についてプレゼンテーションできる能力も身につける。
到　達　目　標 ／Class Objectives	・Pythonを用いた簡単なプログラミングができる。 ・表計算ツールやAIライブラリを用いた簡単なデータ分析ができる。 ・分析結果を他人に分かりやすく説明できる。
授業のキーワード ／Keywords	データ分析、Python、人工知能
授業の進め方 ／Method of Instruction	情報処理実習室でデスクトップPCを用いた実習を中心に実施する。
履修するにあたって ／Instruction to Students	各自でノートPCを準備すること（必須）。プログラミング経験は問わないが、難易度はやや高めに設定しているので、履修に際しては十分に留意のこと。欠席時数が3分の1を超える場合は評価を行わない。また、初回授業を欠席した場合は履修の意思なしとみなすことがある。
授業時間外に必要な学修 ／Expected Work outside of Class	個人課題およびグループ課題それぞれについて1時間程度の学修を必要とする。
提出課題など ／Quiz,Report,etc	作成したプログラム、レポートおよびプレゼンテーション資料の提出を課する。
成績評価方法・基準 ／Grading Method・Criteria	個人課題および発表（50%）、グループ課題および発表（50%）で評価する。
テキスト ／Required Texts	なし
参考図書 ／Reference Books	株式会社システム計画研究所（編）、「Pythonによる機械学習入門」、オーム社

No.	回 ／Time	主題と位置付け ／Subjects and position in the whole class	学習方法と内容 ／Methods and contents	備考 ／Notes
1	第1回	ガイダンス	本ゼミの進め方を理解し、情報処理実習室の機器の使用方法について復習する。
2	第2回	人工知能概論	人工知能の概要を理解し、現代社会における活用例について学ぶ。
3	第3回	Python入門	プログラミング言語Pythonの使用方法を理解し、簡単なプログラムを作成する。
4	第4回	データ分析(1)：分類	機械学習における分類について理解し、簡単なデータ分析を行う。
5	第5回	データ分析(2)：回帰分析	回帰分析について理解し、簡単なデータ分析を行う。
6	第6回	データ分析(3)：クラスタリング	機械学習におけるクラスタリングについて理解し、簡単なデータ分析を行う。
7	第7回	個人課題演習(1)	個人で取り組むテーマを設定し、調査を行う。
8	第8回	個人課題演習(2)	個人で取り組むテーマに関し、分析プログラムを作成する。
9	第9回	個人課題演習(3)	個人で取り組むテーマに関し、データ分析・評価を行う。
10	第10回	個人課題発表	各自が取り組んだテーマに関し、発表・討論する。
11	第11回	グループ課題演習(1)	少人数のグループを編成し、取り組むテーマの設定・調査を行う。
12	第12回	グループ課題演習(2)	グループで取り組む課題に関し、分析プログラムを作成する。
13	第13回	グループ課題演習(3)	グループで取り組む課題に関し、データ分析・評価を行う。
14	第14回	グループ課題発表	各グループが取り組んだテーマに関し、発表・討論する。
15	第15回	まとめ	本ゼミで習得した知識・技術について振り返り、自己の成長度合いを確認する。