Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
学習院大学 #社会科学のための実践的データサイエンス 2020夏: 11/11
Search
yasushihara
July 25, 2020
Education
0
150
学習院大学 #社会科学のための実践的データサイエンス 2020夏: 11/11
学習院大学「社会科学のための実践的データサイエンス」2020夏: 11/11
11.最終レポートの壁打ち会
11.1.はじめに
11.2.最終レポート
11.3.おわりに
yasushihara
July 25, 2020
Tweet
Share
More Decks by yasushihara
See All by yasushihara
一橋大学 #経済学のための実践的データ分析 2020冬: 6/12
yasushihara
0
300
一橋大学 #経済学のための実践的データ分析 2020冬: 4/12
yasushihara
0
220
一橋大学 #経済学のための実践的データ分析 2020冬: 3/12
yasushihara
0
400
一橋大学 #経済学のための実践的データ分析 2020冬: 2/12
yasushihara
0
280
一橋大学「経済学のための実践的データ分析」2020冬 1/12
yasushihara
0
500
一橋大学 2020秋 #経済学のための実践的データ分析 12/12
yasushihara
0
170
一橋大学 #経済学のための実践的データ分析 2020秋: 10/12
yasushihara
1
310
一橋大学 #経済学のための実践的データ分析 2020秋: 9/12
yasushihara
0
420
一橋大学 #経済学のための実践的データ分析 2020秋: 8/12
yasushihara
0
420
Other Decks in Education
See All in Education
付箋を使ったカラオケでワイワイしましょう / Scrum Fest Okinawa 2024
bonbon0605
0
140
書を持って、自転車で町へ出よう
yuritaco
0
150
Introduction - Lecture 1 - Advanced Topics in Big Data (4023256FNR)
signer
PRO
1
1.7k
Flinga
matleenalaakso
2
14k
Ch4_-_Cours_1.pdf
bernhardsvt
0
170
自己紹介 / who-am-i
yasulab
PRO
2
4.6k
Info Session MSc Computer Science & MSc Applied Informatics
signer
PRO
0
120
The Prison Industrial Complex by Billy Dee
oripsolob
0
690
Security, Privacy and Trust - Lecture 11 - Web Technologies (1019888BNR)
signer
PRO
0
2.7k
Sanapilvet opetuksessa
matleenalaakso
0
31k
プログラミング基礎#4(名古屋造形大学)
yusk1450
PRO
0
120
Ch4_-_Cours_2.pdf
bernhardsvt
0
180
Featured
See All Featured
Helping Users Find Their Own Way: Creating Modern Search Experiences
danielanewman
29
2.4k
Templates, Plugins, & Blocks: Oh My! Creating the theme that thinks of everything
marktimemedia
30
2.2k
Automating Front-end Workflow
addyosmani
1368
200k
StorybookのUI Testing Handbookを読んだ
zakiyama
28
5.5k
No one is an island. Learnings from fostering a developers community.
thoeni
21
3.1k
Done Done
chrislema
182
16k
Understanding Cognitive Biases in Performance Measurement
bluesmoon
27
1.6k
GraphQLとの向き合い方2022年版
quramy
44
14k
Fight the Zombie Pattern Library - RWD Summit 2016
marcelosomers
233
17k
Practical Orchestrator
shlominoach
186
10k
Reflections from 52 weeks, 52 projects
jeffersonlam
348
20k
The Language of Interfaces
destraynor
156
24k
Transcript
学習院大学 「社会科学のための 実践的データサイエンス」 2020夏: 11/11 11.最終レポートの壁打ち会 11.1.はじめに 11.2.最終レポート 11.3.おわりに 一橋大学大学院経済学研究科
原泰史 yasushi.hara@r.hit-u.ac.jp
今日の内容 • 10:30-10:40 • プレ講義 [録画なし] • 10:40-10:50 • 11.1はじめに
[録画あり] • 10:50-11:35 • 11.2 最終レポート壁打ち会 [録画あり] • 11:35-11:45 • 11.3 おわりに [録画あり]
次回以降の 予定 • 7/25 (土曜日) 10:30-12:10 11/11回 • 最終レポートプロポーサル 報告会
• 詳細については9.4 と10.1 で • 8/11 最終レポートの納品日 • 8/14-8/17 最終レポートの自己評価/360°評価 • 8/20 16:00 成績登録締切日
10.1 はじめに
成績評価(1) • 平常レポート (40パーセント; 必須) • 講義計画に示したように、複数の回で学生にはレポートを課します。 レポートは Word/PowerPoint形式のメールあるいは, github
経由で の提出が求められます(どの方法を採用するかは、初回の講義で決定し ます)。 • レポートには、(A.) 利用したデータセットとその内容, (B.) 分析の問 い, (C.) 分析手法, (D.) 分析結果 を明記する必要があります。ページ 数や文字数は問いませんが, これらの内容が含まれており, 講義中にア ナウンスする評価手法を満たす場合, 高い得点を得ることが出来ます。 • 平常点 (10パーセント) • 本講義は実習が多く含まれており, また取り扱うデータセットや内容も 多彩です。そのため、受講者同士が協力する必要があります。こうし た受講者の態度を評価するために、平常点を設けます。
成績評価(2) • 最終レポート (40パーセント; 必須) • 講義の最終回では最終レポートの報告会を行います。受講者は3名から4名か ら構成されるグループで、最終レポートの報告を行う必要があります(人数は 受講者の人数により変更される可能性があります)。最終レポートでは、プレ ゼンテーションの方法を学生は自由に選ぶことが出来ます。PowerPoint
以 外にも、Prezi などのアクティブプレゼンテーションツールや、他のプレゼ ンテーション手法を用いることが出来ます(プレゼンテーションツールについ ては、必要であれば講義内で説明する機会を設けます)。最終レポートでは、 以下の点について評価を行います。 (A.) グループ内の役割分担 (B.) データセットのユニークさおよび、それが適切に処理されているか (C.) 分析手法のユニークさおよび、それが適切に解析されているか (D.) プレゼンテーションのユニークさ (E.) 質疑応答にうまくリプライすることが出来ているか • 最終レポートの360°グループ評価 (10パーセント) • 3. の最終レポートについて、グループの自己評価および他のグループからの 評価を行います。3. で挙げた評価ポイントに基づき、グループメンバーおよ び他のグループは評価を行います。
成績評価 • 平常レポート : 40点 • レポート1; 20 • レポート2;
20 • 最終レポート • 40点 • 最終レポートの360°評価 • 10点 • 投票システムから集計したデータを按分します
今日のスケジュール • グループ1 10:40-10:55 • グループ2 10:55-11:10 • グループ3 11:10-11:25
発表10分, 質疑応答5分
壁打ち とは • 困っていることや解決したいことをとりあえず話す • もしかしたら、誰かが解決策を握っているかもしれない • とりあえず話すだけで、解決策を提示しなくてもいい • いろんな視点を渡せるほうがいい
• https://tap-biz.jp/business/business-terms/1031130
質疑応答の内容 • どのように研究を発展できる可能性があるか • データの取得方法や分析方法の妥当性 • どのような含意が得られるのか • 単純に、気になったこと, 知りたいこと
Zoom での質疑応答の方法 • 質疑応答のときはお互いに顔出しのほうがやりやすいかも (オ ンデマンドでの参加者用に録画するので、顔出しがいやな場合 には、動画を出さなくてもOKです) • 画面共有を有効にします •
名前と学年(と所属)を最初に名乗りましょう
10.2 最終レポート壁打ち会
グループ1
グループ2
グループ3
10.3 さいごに
この講義の メッセージ 経済学を学ぶと, データが解釈 できる いろいろな解析ツールやデータ セット、分析手法があるけれど , それは時代によって流行りは 変わっていく
(今は python や R が主流だけど, たぶんそれは どんどん変わっていく) で、2020年代は無償で、オー プンにデータをやりとりするこ とで分析することが主流になる、 はず。(なのでOSS なR や Python を使えるのは便利) ひとつの手法を主体的に学べば , 時代やコンピューティングパ ワーが変わっても、対応するこ とは出来る なので、まずは卒論をがんばり ましょう。
Pascal Fortran C Stata SPSS
講師の場合 • ニューラルネットワークの研究が高専の卒 業論文でした • 高専の16歳から20歳で学んだことで, 今ご 飯を食べられている気がします • 一橋で学んだことで,
60歳くらいからご飯 が食べられる気がしています (予定)
最後に 講義を受講して頂き、 本当にありがとうございまし た 秋冬学期も国立で講義するの と、あとはいくつかの大学で も出張講義中です。 データ分析関係でお問い合わ せあれば, Twitter
and/or Linked In までお問い合わせを Twitter : https://twitter.com/harayasushi Linked In: https://www.linkedin.com/in/yasus hihara/ Stay Home, Stay Safe
THANKS yasushi.hara@r.hit-u.ac.jp