修士研究1A 趙研

Advanced Seminar in Management 1A

998FA34

86GRRES501

趙　宇

Zhao Yu

2026年度前期

2026年度

①First semester

集中講義

Intensive Course

経営学研究科　経営学専攻

Department of Management, Graduate School of Management

2.00単位

卒業研究（研究指導）

Graduation research(Research Guidance)

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① [対面]対面授業/ [On-site] On-site class

修士論文に必要な様々な統計的手法と機械学習の手法を習得し、研究成果を学会等で発表するための成果物を作成する。

Students learn various statistical analysis methods and techniques for interpreting machine learnings necessary for
their master's thesis. Students have to prepare a manuscript to be presented at conferences.

本専攻のディプロマ・ポリシー３に定める「高度な専門知識・研究能力と教養をもとに、論理的・批判的に思考し、自ら課題を発見・設定し、解決する能力」を目的とする。
具体的には下記を目標とする。
-自ら設定したテーマに関して，専門知識を以って研究を完成できる能力を身に付ける。
-自らの力で研究論文を完成させる。
-研究論文の学会発表や研究会での発表を通して、研究成果を伝え、学術的なディスカッションを通して深化させることができるようになる。

The purpose of this course is to acquire "the ability to think logically and critically based on the high level of expertise, research skills and insight acquired; and to discover, analyze and solve problems" as stated in Diploma Policy 3. Students will aim to achieve the following objectives:
• Develop the ability to complete academic research with their expertise on the field.
• Independently write and finalize a research paper.
• Effectively communicate their research through academic conferences and research meetings while deepening their understanding through scholarly discussions.

1 　論理的思考に基づいてリサーチ・デザインを設計することができる。
2　機械学習や統計的手法によって、データ科学における仮説の検証ができる。
3　効果的なプレゼンテーションを行うことができる。

1 Students are able to design research designs based on logical thinking.
2 Students are able to verify hypotheses of the data science by techniques for interpreting machine learning or
statistical analyses methods.
3 Students will be able to give effective presentations.

1 分析手法の修得を熱心に行うこと。
2 データサイエンス分野への応用に真面目に取り組むこと。
3 学会発表等に積極的に取り組むこと。

1 Students should perform acquirement of the analysis technique eagerly.
2 Students should wrestle for the application to the field of data science seriously.
3 Students should work on presentations at the conferences positively

課題に対する作文　Essay／ディベート・ディスカッション　Debate/Discussion／プレゼンテーション　Presentation

発表者は発表準備に対して、数時間程度の学習が必要である。
発表者は、理論修得の後、実際に応用をしてみる必要がある。

Presenters will need to work for several hours in preparation for their presentations.
Presenters will need to apply the theory to the real data.

毎回の手法の修得の発表（50％）、学会発表に向けての研究活動(50％)の内容で評価する。
4回以上の欠席は単位修得意志がないものとみなし、履修放棄（-）とする。

Evaluation will be based on two components: presentations demonstrating the acquisition of methods in each session (50%), and research activities aimed at conference presentations (50%).
Students who are absent four times or more will be regarded as having no intention to complete the course, and will receive a course withdrawal (−).

・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

N

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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/

To be designated in class

授業内で指定する

1-15.

担当教員に進捗状況を報告し，研究の進め方および論文の執筆方法についてのディスカッションを行う
Report progress on the research and analysis to the advisor

この授業は対面授業であるため授業回数の半数以上を対面で受講することを求める
Participants are required to attend more than half of all classes of this course in-person

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Python, R

質問は授業時間前後に受け付ける。他の時間帯に質問がある場合は、下記に連絡してください。
趙：yu.zhao@rs.tus.ac.jp