"つながりで笑顔に"
神大生のための情報サイト

オモテコウ>データサイエンス入門B


データサイエンス入門B

担当教員 齋藤

この情報は神大生の声をもとにした主観的なものであり、正しいとは限りません。
必ずシラバスを確認し、自己判断のもと受講してください。

楽単度

授業満足度

成績評価方法

テストの持ち込み

出欠

楽単度

授業満足度

成績評価方法
毎回のコミュニケーションシート:最終課題=5:5

内容
毎回先生が変わるオムニバス形式で、データサイエンスに関する色んな観点からの授業でどの授業もとてもおもしろい。

感想
授業がおもしろいので5限で大教室だけど割とみんなしっかり聞いてるイメージでした。テストはBEEFで回答なので簡単だし選択形式が多い。楽単さとおもしろさどちらをとっても最高の授業だと個人的には思います。

楽単度

授業満足度

成績評価方法
出席レポート8回分、期末レポートと感想の総合評価、テストなし

内容
毎回どこかしらかの教授を呼んできて、データサイエンスとはについて70分程語られます。それについて、自分は何について学んだかと感想をA4レポートの半分ぐらいに書いて提出します。

感想
教授が思い思いに話をしていて、とても楽しそうでした。データサイエンスについて、各教授の見解を聞けるのは大きいことだと思いますが、深くまではお話しにならないので、あんまり知識として役立てられませんでした。当初はテストが予定されていましたが、受講者が400人近くになったため、レポートで評価となりました。その点については大変ありがたいことだと思います。友達を誘って是非受講して下さい。

楽単度

授業満足度

成績評価方法
出席:期末=2:8

内容
データ分析の応用例など

感想
オムニバス形式の講義かつ出席点があるので出来るだけ出た方がいい。期末テストは各講師が紹介した内容から出題されるが、あまりに細かいことは出ないので、レジュメを何度か通読すれば問題なく単位取得が可能だと思う。データサイエンスの最新の応用例を知ることができるので興味深い講義だった。オムニバス形式なので講師によって面白さに当たり外れがある。

楽単度

授業満足度

成績評価方法
出席シートとビーフでのテスト、レポートで単位がつけられる。授業はいくら遅れても問題ない。

内容
今流行りのAIの技術を様々な先生がオムニバスで講義する。基本履修者が全員受けられるように、大教室を2つ使って1つはライブ映像で授業を行うため、誰でも履修はできる。

感想
データサイエンス自体はそれほど興味があったわけでもないが、教授によっては授業がとても上手い先生もいてとても面白い。特に言語学の石川先生の講義は最後まで飽きることなく聞けたし、内容も興味深いものだった。内容的には数学が関わるものが多いので、数学が苦手な人は友達と履修することをお勧めする。最後のビーフのテストはカンニングし放題ではあるが、普通に難しいため友達と協力してするのが正解。

楽単度

授業満足度

成績評価方法
コミュニケーションシート50%、最終課題50%。オムニバスなのでシートの内容は担当の講師次第だが講義を聞いていれば難しくない。なんなら講義資料代わりにBeefに講義スライドをあげてくれるのでそれを見ながらやっても書ける。周りと相談しながらやっても何も言われないので友達と集まって何を書けばいいか相談してもいい。最終課題はBeef上で小テストとレポートの提出。レポートはA4で1枚程度。小テストは友達と集まって講義スライドを見たりググったりしながらやれば難しくない。

内容
データを扱う学問としての統計学がどのように応用されているのか、ビッグデータを扱う技術として機械学習とは何か、またどう応用されているのかを様々な視点から学ぶ

感想
授業や実験の都合で遅刻していっても特に減点されていないので、実験が伸びても気にせず遅れて行ってました。コミュニケーションシートの配点が半分もあるので、授業の感想とかもしっかり量を書いた方がいいと思います。

Thank you!