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

Transcript

1. 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
2. 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]
3. 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
4. 10.1 はじめに
5. 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。
6. 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。
7. 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
8. 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
9. 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
10. 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
11. 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
12. 10.2 最終レポート壁打ち会
13. グループ1
14. グループ2
15. グループ3
16. 10.3 さいごに
17. 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。
18. Pascal Fortran C Stata SPSS
19. 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)
20. 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
21. THANKS yasushi.hara@r.hit-u.ac.jp