検索結果画面へ戻る閉じる

入学年度
app year
科目名(クラス)
Course Title
単位数
credits
開講期
year
時間割
担当教員名
Instructor(S)
2000~演習第二 (8)SeminarⅡ
4
前期
月曜日5時限
月曜日6時限
古井 健太郎

1.サブタイトル Subtitle
情報技術と会計の応用
2.関連する教育諸方針 Course-Related Policies; Diploma and Curriculum Policy
【思考力】企業活動に伴う諸事象について論理的に考えることができる
3.授業科目のテーマと目的 Theme of the Course
情報システムと会計の両方を理解できる人材は、社会的に非常に求められているにも関わらず、そのような人材の育成が進んでいないのが現状です。当ゼミナールでは、情報システムと会計の両方を理解し、活用できる人材を育成することを目指します。

演習第二では、演習第一で学んできたプログラミング言語「Python」を利用した研究活動を行います。
財務諸表を始めとした会計情報を統計的に分析するデータサイエンスを基礎として、
様々な社会現象や問題を情報技術を用いて分析し、わかりやすく伝える能力を身につけることを目指します。
4.授業科目の内容・具体的な授業計画及び進度 Course Description and Outline
第1回目 イントロダクション
第2回目 研究の進め方(1):問題意識・先行研究・研究課題
第3回目 研究の進め方(2):仮説の設定と分析,考察
第4回目 統計学の基礎(1):記述統計,データの可視化
第5回目 統計学の基礎(2):推測統計入門,確率の理解
第6回目 データハンドリング(1):データの入手
第7回目 データハンドリング(2):整然データの整備
第8回目 統計的仮説検定(1):前提概念と必要性の理解
第9回目 統計的仮説検定(2):実際の分析
第10回目 統計モデルと相関
第11回目 回帰分析(1):最小二乗法と単回帰
第12回目 回帰分析(2):重回帰
第13回目 機械学習(1):教師あり学習
第14回目 機械学習(2):教師なし学習
第15回目 データ分析のまとめ
第16回目 グループ研究の概要と進め方
第17回目 研究テーマの設定とプレゼンの練習(1)
第18回目 研究テーマの設定とプレゼンの練習(2)
第19回目 研究進捗報告①:グループワーク(1)
第20回目 研究進捗報告①:グループワーク(2)
第21回目 研究進捗報告②:グループワーク(1)
第22回目 研究進捗報告②:グループワーク(2)
第23回目 研究進捗報告③:グループワーク(1)
第24回目 研究進捗報告③:グループワーク(2)
第25回目 研究進捗報告④:グループワーク(1)
第26回目 研究進捗報告④:グループワーク(2)
第27回目 最終報告(1)
第28回目 最終報告(2)
第29回目 卒業論文にむけて
第30回目 まとめ
5.利用教科書 Textbook(s)
No.
書名
(Title)
出版社
(Publisher)
著者
(Author)
ISBN番号
(ISBN)
発刊年
(pub,year)
1
2
6.参考書 Reference Book(s)
No.
書名
(Title)
出版社
(Publisher)
著者
(Author)
ISBN番号
(ISBN)
発刊年
(pub,year)
1
Pythonによるデータ分析入門 第2版 ―NumPy、pandasを使ったデータ処理
オライリー・ジャパン
Wes McKinney
9784873118451
2018
2
スッキリわかるPython入門
インプレス
国本大悟・須藤秋良
9784295006329
2019
3
4
5
※教科書・参考書以外の資料 Materials other than textbooks and Reference Books
必要に応じて資料を配布します
7.準備学習(予習・復習) Expected Work outside of Class時間
次回の授業内容を確認し、予習として教科書や参考書の該当範囲を読み、コードを書いてみる
1.0 時間
グループで発表や課題の準備をする
2.0 時間
授業後に教科書や資料を読みながら内容を復習し、理解したことを文章にまとめ、コードを書く
1.0 時間

4.0 時間
8.フィードバック Instructor Feedback
moodleなどを利用して、適時フィードバックを行います
9.評価の方法・基準 Criteria for Evaluation
授業中の発言や態度(50%)、課題や発表への取り組み(50%)で評価します。
10.学習の到達目標 The Main Goals of Course
1. Pythonを利用してデータ分析を行えるようになる
2. 自らが仮説を立ててそれを分析できるようになる
3. 情報技術と会計学の関連性を理解する
11.その他の留意事項について Additional Instractions / Comments to Students
1. 無断欠席はしないでください。
2. 積極的な議論への参加を求めます。
3. ゼミ学習の理解を深めるために、原価計算・管理会計に関する授業を履修していただきます。教員が指示しますので、履修登録を忘れずに行ってください。
4. ゼミではノートPC必携です。


Copyright(c)2007-2016 Matsuyama University.All rights reserved.