授業科目名 | 経営システム工学演習Ⅱ Exercises for Data Analysis in Business ProcessⅡ | 時間割番号 | 6714 |
担当教員名 | 堀 篤史 | 実務経験 反映科目 | |
学科・年次 | 工学部 社会工学科 工学部 創造工学教育課程 2年次 | ||
科目区分 | 専門教育科目 | 単位数 | 1 |
時間割 | 後期 月曜5-6限 | 授業形態 | 講義 |
授業実施方法 | ☑ 対面【一部遠隔の場合あり】 ☐ 全て遠隔【全授業（テストを除く）をオンデマンドで実施（全オンデマンド型）】 ☐ 全て遠隔【同時双方向で実施】 ☐ 全て遠隔【オンデマンド及び同時双方向で実施】 ☐ 1/2遠隔【全授業のうち、1/2以上を遠隔（オンデマンド又は同時双方向）】 ・「全て遠隔」又は「1/2遠隔」に✓のある科目は、遠隔授業の上限単位数60単位に算定されます。 ・大学院には遠隔授業における上限単位数はありません。 | ||
ディプロマ・ポリシーとの対応 ☐ 1. 人間，文化，社会を理解し，それらを技術的観点から考察する能力と技術を新しい生活につなぐ強い使命感・責任感，高い倫理観 ☐ 2. 現象の理解・操作のための数理的基礎知識と科学的素養 ☑ 3. 国内外の人々と対話できるコミュニケーション力と論理的思考力 ☑ 4. （高度工学教育課程のみ）基幹となる専門分野の基盤的な知識・技術とこれによって課題を解決する能力，新たな知識・技術を習得する能力 ☑ 4. （創造工学教育課程のみ）基幹となる専門分野の基礎知識と他の分野の知識・技術を関連づけ多面的に見ることで新たな価値を創出する能力 | |||
授業の目的・達成目標 授業の目的 経営システム工学に関する学習内容を演習を通して実践的な知識として修得する．本演習を通して，経営システム工学で求められる専門的かつ実践的な能力を養うと同時に必要な情報処理能力を高める． 達成目標 経営システム工学における基礎的な知識を理解するとともに，情報処理能力を高める．具体的には，強力なデータ分析手法の一つである最小二乗法の理解とプログラムによる実装を目標とし，それに至る過程でデータサイエンスで頻繁に登場する線形代数学や微積分学に関する基礎的な知識を養い，実装を通してプログラミングスキルも修得する． 授業計画 本演習は3部構成となっている．まず，Pythonプログラミングと線形代数の基礎から始まり，線形連立方程式や線形動的システム，逆行列の数値計算の理解と実装を経て，最小二乗法までを体系的に学習する（進度によって変更あり）． 第1部：基礎（第1回〜第5回）：Pythonの基礎と数学的基盤の構築
第2部：応用（第6回〜第10回）：行列とベクトルの具体的な応用
第3部：最小二乗法編（第11回〜第15回）：
成績評価の方法 レポートと理解度確認テストにより総合的に評価する． 成績評価の基準 秀 達成目標を超えた成果を上げている 100点～90点 優 達成目標に十分達している 89点～80点 良 達成目標に達している 79点～70点 可 達成目標に概ね達している 69点～60点 不可 達成目標に達していない 59点以下 欠席回数が一定（講義にて周知する）を超えた場合は「不可」とする． 事前・事後学修等の指示及び履修にあたっての注意事項 線形代数学の復習を行うこと．また，毎回出題される課題以外にもプログラミングや線形代数学に関する予習復習を必ず行うこと．本演習では，各回の予習は済ませたものとみなし，授業の半分以上は課題を解く時間に充てる． 教科書 （Moodleにて資料を配布する予定） 参考書 オフィスアワー 授業後，その場で受け付ける． | |||