科目ナンバー

SG-AI6-HN01

履修条件・関連科目等

データサイエンス特論第一を履修済みかまたは同時に履修することが望ましい

授業で使用する言語

日本語

授業で使用する言語（その他の言語）

授業の概要

データ科学を実践するための統計的思考について研究する．そのために幾つかの課題を設定してディスカッション形式の授業を行う．特に，データ科学の先端的手法について理論・応用について学ぶ．

科目目的

目的は優れた修士学位論文を完成するための準備，訓練，経験を積むことにある．
リサーチペーパーを完成するために以下の点に留意する．
１．特別演習を通して自分で問題を見つける．
２．既存研究の確認を正確に取る．
３．可能な限り，新規性，独創性を追求した研究を目指す．
特に上記の点１について積極的な探索を行う．

到達目標

データ科学に対する理解を深め，実践的な研究を通してデータ科学特別演習Ⅱに向けて研究課題を設定することができるようにすることを目標とする．

授業計画と内容

[1] リサーチペーパーに書くための内容の方向性を検討する．受講生の背景，興味，将来の方向を聞いて幾つかの研究分野の最先端について紹介とディスカッションをする．
[2] リサーチペーパーの研究テーマ設定に必要な情報収集方針を大まかに決めて，先行研究のレビューをするための文献を集める．論文の読み方と考察のポイントについて焦点を当てて、最先端の知識を紹介する。研究テーマに応じて受講生の演習形式の発表の年間計画を建てる．
[3] スライド形式の１回目の演習発表を行い，受講者の間でのディスカッションや次回の発表のヒント・アドバイスをする．
[4] スライド形式の２回目の演習発表を行い，受講者の間でのディスカッションや次回の発表のヒント・アドバイスをする．
[5] スライド形式の３回目の演習発表を行い，受講者の間でのディスカッションや次回の発表のヒント・アドバイスをする．
[6] １～３回目の発表に対して総合的なディスカッションを行い，今後の研究方法と内容を計画する．
[7] スライド形式の４回目の演習発表を行い，前回の復習と次回の発表についても考察する．
[8] スライド形式の５回目の演習発表を行い，前回の復習と次回の発表についても考察する．
[9] スライド形式の６回目の演習発表を行い，前回の復習と次回の発表についても考察する．
[10] ４～５回目の発表に対して総合的なディスカッションを行い，今後の研究方法と内容を計画する．
[11] スライド形式の７回目の演習発表を行い，前回の復習と次回の発表についても考察する．
[12] スライド形式の８回目の演習発表を行い，前回の復習と次回の発表についても考察する．
[13] スライド形式の９回目の演習発表を行い，前回の復習と次回の発表についても考察する．
[14] 後期に向けて夏休暇においてリサーチペーパーに向けた研究テーマを設定し、研究推進に必要な準備を話し合う．

授業時間外の学修の内容

指定したテキストやレジュメを事前に読み込むこと

授業時間外の学修の内容（その他の内容等）

課題報告の準備を中心に周到な用意をする．

授業時間外の学修に必要な時間数／週

・毎週１回の授業が半期（前期または後期）または通年で完結するもの。１週間あたり４時間の学修を基本とします。
・毎週２回の授業が半期（前期または後期）で完結するもの。１週間あたり８時間の学修を基本とします。

成績評価の方法・基準

成績評価の方法・基準（備考）

授業への出席状況、当番のセミナー発表，質疑応答，ディスカッションなど総合的に勘案して評価する．

課題や試験のフィードバック方法

授業時間内で講評・解説の時間を設ける

課題や試験のフィードバック方法（その他の内容等）

アクティブ・ラーニングの実施内容

実施しない

アクティブ・ラーニングの実施内容（その他の内容等）

授業におけるICTの活用方法

実施しない

授業におけるICTの活用方法（その他の内容等）

実務経験のある教員による授業

いいえ

【実務経験有の場合】実務経験の内容

【実務経験有の場合】実務経験に関連する授業内容

テキスト・参考文献等

随時指示する．

その他特記事項

参考URL