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　この授業では，データサイエンスの入門科目として，実際のデータの分析をしながら統計学の基礎とその応用を学んでいきます． データの収集や整理，統計分析，プレゼンテーションに至るまでの入門的技法を実践的・体験的に習得します．

　具体的には，データの平均，分散，相関といった記述統計，母集団と標本，確率分布と標本分布などの確率統計の基礎，それらに基づく推定や検定などの統計的推測，そして分散分析や回帰分析のような統計モデルの手法までを扱います．

　このクラスは統計手法の体験的理解を目指します。その代わり、分析を体験する宿題は重いことに注意してください。

　この授業は同じ科目名でも担当者によって、進め方や内容が異なることがあります。内容をよく吟味して選択してください。

この授業では企業の経営を広く、かつ深く理解し、評価・分析するための基礎的な視点と発想法を教えます。今まで経営・経済系の科目をとったことのない方でもゼロから学べるよう豊富な事例をもとに理論と実務で必要な本質を紹介する教材を使用します。この授業の履修者の期待成果（獲得目標）は次の通りです。
1 公開資料をもとに個別企業の実力を評価し、将来の発展の可能性をおおよそ予測できるようになること
2 ビジネス書や経済新聞・雑誌の記事を無理なく理解できること
3 企業経営者の役割と彼らが直面する経営課題を理解し、対話できること
4.「企業経営」の考え方を社会問題の解決やNPOの経営、公共経営、行政経営、個人のキャリア設計などに応用できること

英語セクションには、独自のオンラインシラバスページがあります。
各教員の科目概要・詳細は、以下のURLより参照してください。
【プロジェクト英語Ａ】
◆ http://english.sfc.keio.ac.jp/syllabus/list.php?level=A

英語セクションには、独自のオンラインシラバスページがあります。
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【プロジェクト英語Ａ】
◆ http://english.sfc.keio.ac.jp/syllabus/list.php?level=A

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【プロジェクト英語Ａ】
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この授業では、統計モデリングの基礎と応用を扱う。具体的には、線形回帰モデル、一般化線形回帰モデル、一般化線形混合モデルなどについての理解を深めることを目的とする。
統計モデリングを本格的に習得し、データサイエンティストとして活躍するために必要なスキルを習得する。演習では、フリーソフトのRを主に用いる。