Syllabus data
|
Teacher name ： Komatsu Goro
|
授業科目名
data science
学年
1Grade
単位数
2.00Credits
実務経験の有無
開講クォーター
semester not specified
担当教員
Komatsu Goro
授業形態
授業で主に使用する言語
日本語
授業方法区分
開講キャンパス
Kioicho Campus
授業の到達目標及びテーマ
本講義は、統計学の応用である因果推論と計量経済学を学ぶ。
Rによりプログラミング言語を学んだのち、より進んだ修士論文執筆に必要な定量的・統計的手法の習得を目指す 事前のプログラミングの知識は仮定しない。プログラミング初心者、プログラミングに興味がある者、さらにデータサイエンティストに興味があるものの履修も歓迎する。 ※授業内でプログラミングの演習を行うため、授業には毎回ノートパソコンを持参すること。 ※「統計学」または「Statistics」を履修済であることが望ましい。 ※修士論文にて回帰分析を行う予定があるものは必ず履修すること。 授業の概要
科目名: データサイエンス (Data Science)
授業形態: 講義 内容: 講義の前半では、データサイエンティストとして必要なRプログラミング言語の演習を行う。 講義の後半では、それらのスキルを応用し、計量経済手法、特に因果推論の手法を習得する。 キーワード: データサイエンス、計量経済学、実験研究、ランダム化比較試験(RCT)、観察研究、因果推論、回帰分析、プログラミング、データビジュアライゼーション、R 第1週—Rの基礎 01 Rの基礎(1) (QSS Ch.1) 02 Rの基礎(2) (QSS Ch.1 練習問題) 第2週—因果関係 03 実験研究 (QSS 2.1-2.2) 04 観察研究 (QSS 2.3-2.6) 第3週—測定・予測 05 測定 (QSS Ch.3) 06 予測 (QSS Ch.4) 第4週—単回帰分析 07 単回帰分析(1) (田中Ch.5) 08 単回帰分析(2) (田中Ch.5) 第5週—重回帰分析 09 重回帰分析(1) (田中Ch.6) 10 重回帰分析(2) (田中Ch.7) 第6週—因果推論と政策評価 11 操作変数法、パネルデータ、差の差分法 (田中Ch.8,9) 12 傾向スコア, 回帰不連続デザイン, RMarkdown (田中Ch.10,11) 第7週—プレゼンテーション 13 最終プロジェクト・プレゼンテーション 授業計画
1回
01 Rの基礎(1) (QSS Ch.1)
事前学習
資料を読む
事後学習
課題を提出する
2回
02 Rの基礎(2) (QSS Ch.1 練習問題)
事前学習
資料を読む
事後学習
課題を提出する
3回
03 実験研究 (QSS 2.1-2.2)
事前学習
資料を読む
事後学習
課題を提出する
4回
04 観察研究 (QSS 2.3-2.6)
事前学習
資料を読む
事後学習
課題を提出する
5回
05 測定 (QSS Ch.3)
事前学習
資料を読む
事後学習
課題を提出する
6回
06 予測 (QSS Ch.4)
事前学習
資料を読む
事後学習
課題を提出する
7回目
07 単回帰分析(1) (田中Ch.5)
事前学習
資料を読む
事後学習
課題を提出する
8回
08 単回帰分析(2) (田中Ch.5)
事前学習
資料を読む
事後学習
課題を提出する
9回
09 重回帰分析(1) (田中Ch.6)
事前学習
資料を読む
事後学習
課題を提出する
10回
10 重回帰分析(2) (田中Ch.7)
事前学習
資料を読む
事後学習
課題を提出する
11回
11 操作変数法、パネルデータ、差の差分法 (田中Ch.8,9)
事前学習
資料を読む
事後学習
課題を提出する
12回
12 傾向スコア, 回帰不連続デザイン, RMarkdown (田中Ch.10,11)
事前学習
資料を読む
事後学習
課題を提出する
13回
13 まとめ
事前学習
13 最終プロジェクト・プレゼンテーション
事後学習
課題を提出する
14回
事前学習
事後学習
15回
事前学習
事後学習
16回
事前学習
事後学習
17回
事前学習
事後学習
18回
事前学習
事後学習
19回
事前学習
事後学習
20回
事前学習
事後学習
21回
事前学習
事後学習
22回
事前学習
事後学習
23回目
事前学習
事後学習
24回
事前学習
事後学習
25回
事前学習
事後学習
26回
事前学習
事後学習
試験及び成績評価
課題：50%
最終プロジェクト・プレゼンテーション：50% 課題(試験やレポート等)に対するフィードバック
授業にて適宜行う
講義で使用するテキスト（書名・著者・出版社・ISBN・備考）
資料を配布予定
-
-
-
-
参考文献・推薦図書
“QSS”
社会科学のためのデータ分析入門 (上) 今井耕介 岩波書店 ISBN: 978-4000612456 2018年 “田中” 計量経済学の第一歩 実証分析のススメ 田中隆一 有斐閣ストゥディア ISBN: 978-4641150287 2015年 Quantitative Social Science: An Introduction Kosuke Imai Princeton University Press. ISBN: 978-0691175461 2017 Introductory Econometrics: A Modern Approach (7th Edition) Wooldridge South-Western Pub. ISBN: 978-1337558860 2019 社会科学のためのデータ分析入門 (下) 今井耕介 岩波書店 ISBN: 978-4000612463 2018年 研究室
紀尾井町キャンパス 4501
オフィスアワー
TBA
科目ナンバリング
学位授与方針との関連
関連ページ
|
