ゼミナールⅡ （安藤研）

科目授業名称（和文）　Name of the subject/class (in Japanese)

ゼミナールⅡ （安藤研）

科目授業名称（英文）　Name of the subject/class (in English)

SeminarⅡ

授業コード　Class code

9987H06

科目番号　Course number

87UGRES302

教員名

安藤　晋

Instructor

Shin Ando

開講年度学期

2026年度後期

Year

2026年度

Semester

②Second semester

曜日時限

水曜3限

Class hours

Wednesday 3rd Period

開講学科・専攻　Department

経営学部　ビジネスエコノミクス学科

Department of Business Economics, School of Management

単位数　Course credit

2.00単位

授業の方法　Teaching method

演習

Seminar

外国語のみの科目（使用言語）　Course in only foreign languages (languages)

-

授業の主な実施形態　Main class format

① [対面]対面授業/ [On-site] On-site class

概要　Description

卒業研究に向けたテーマのサーベイおよび準備実験を行う．

目的　Objectives

当学科のディプロマ・ポリシーに定める「グローバル化や地球環境問題など広範かつ多様なビジネス環境で発生している諸々の問題に対して自然科学及び社会科学の知識を活用して解明する」という方針を踏まえ，本講義では卒業研究の準備として必要な総合的な知識・技能の習得に努める．

・データマイニング・機械学習に関する基礎的な知識やツールの使い方等を学ぶ．
・実データを用いた演習とグループでの発表を行う．
・卒業研究テーマの選択に向けて予備的な調査を行う．

到達目標　Outcomes

本講義の到達目標は以下の内容である
・データマイニング・機械学習等の基本的な知識やツールの使用法を習得し，具体的な事例に応用する
・新たな知識・技術の習得に向けた努力を継続する
・分析結果についてプレゼンテーションを行い，報告レポートを作成する．

卒業認定・学位授与の方針との関係（学部科目のみ）

リンク先の [評価項目と科目の対応一覧]から確認できます（学部対象）。
履修登録の際に参照ください。
You can check this from “Correspondence table between grading items and subjects” by following the link(for departments).
https://www.tus.ac.jp/fd/ict_tusrubric/

履修上の注意　Course notes prerequisites

毎回ノートパソコンを用いて演習を行う．
Python/Mathematica/MATLABなどを授業時間外でも利用することができるパソコンを各自用意すること

毎回講義に出席し，プログラミング・統計数理・英語の演習に積極的に取り組むことを単位取得の前提とする．
講義その他に関する連絡はLETUSで前日までに確認すること．
急な欠席・遅刻の連絡はEメールを用いて必ず行うこと．
無断で欠席し，事後の説明も無い場合は単位は習得できない．　
講義の他に学外の活動（発表・聴講）への参加を求める．　

アクティブ・ラーニング科目　Teaching type（Active Learning）

課題に対する作文　Essay／ディベート・ディスカッション　Debate/Discussion／グループワーク　Group work／プレゼンテーション　Presentation

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準備学習・復習　Preparation and review

教科書や配布資料から準備する内容を指示する．復習は各自で必要に応じて行う他，指示された課題に取り組む．準備と復習に必要な時間の目安はそれぞれ2時間程度

成績評価方法　Performance grading policy

プレゼンテーション・レポートの内容に加えて，講義・演習への取り組みやディスカッション等に参加する姿勢も考慮して総合的に評価する．
無断での遅刻・欠席を繰り返した場合はＤ評価とする．

本講義は対面授業であるため８回以上教室で受講することが必須である．受講回数がそれ以下の場合は履修放棄とみなす

レポートの評価はLETUSで公開する

学修成果の評価　Evaluation of academic achievement

・S：到達目標を十分に達成し、極めて優秀な成果を収めている
・A：到達目標を十分に達成している
・B：到達目標を達成している
・C：到達目標を最低限達成している
・D：到達目標を達成していない
・-：学修成果の評価を判断する要件を欠格している

・S：Achieved outcomes, excellent result
・A：Achieved outcomes, good result
・B：Achieved outcomes
・C：Minimally achieved outcomes
・D：Did not achieve outcomes
・-：Failed to meet even the minimal requirements for evaluation

教科書　Textbooks/Readings

教科書の使用有無（有=Y , 無=N）　Textbook used(Y for yes, N for no)

N

書誌情報　Bibliographic information

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MyKiTSのURL（教科書販売サイト）　URL for MyKiTS(textbook sales site)

教科書および一部の参考書は、MyKiTS (教科書販売サイト) から検索・購入可能です。
https://gomykits.kinokuniya.co.jp/tokyorika/

It is possible to search for and purchase textbooks and certain reference materials at MyKiTS (online textbook store).
https://gomykits.kinokuniya.co.jp/tokyorika/

参考書・その他資料　Reference and other materials

「Kaggleに挑む深層学習プログラミング」小嵜耕平他（講談社）
「Kaggleではじめる大規模言語モデル入門自然言語処理実践プログラミング」　高野海斗　（講談社）
「統計的機械学習の数理100問」鈴木讓 (共立出版)

授業計画　Class plan

1．　輪読（1）
2．　輪読（2）
3．　輪読（3）
4．　輪読（4）
5．　輪読（5）
6．　データ分析演習（1）
7．　データ分析演習（2）
8．　データ分析演習（3）
9．　データ分析演習（4）
10．　データ分析演習（10）
11．卒業研究テーマ構想(1)
12．卒業研究テーマ構想(2)
13．卒業研究テーマ構想(3)
14．卒業研究テーマ構想(4)
15．卒業研究テーマ構想(5)

担当教員の実務経験とそれを活かした教育内容　Work experience of the instructor

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教育用ソフトウェア　Educational software

Mathematica

Colaboratory/Python

備考　Remarks

各自ノートパソコンを用意すること．学外での発表や聴講を行う場合がある．

授業でのBYOD PCの利用有無　Whether or not students may use BYOD PCs in class

Y

授業での仮想PCの利用有無　Whether or not students may use a virtual PC in class

N

シラバス情報