2018年度大学院担当科目

共生システム理工学研究科博士前期課程と後期課程

1. 経営情報システム特論T(共生システム理工学研究科科目)
2. 経営情報システム特論U(共生システム理工学研究科科目)
3. 参考サイト
4. 董研究室ホームへ戻る


経営情報システム特論T

授業概要とねらい

本講義の目的は,経営問題の解決において統計解析および人工知能手法がどのように活用されているかを勉強したうえ,R言語を用いた経営分析の基本手順,プログラミング手法を学習することである。
具体的な内容としては,R言語の基本文法と基本関数,操作手順を学習し,統計解析と人工知能手法のRパッケージとR関数の活用方法などを講義する。

望ましい水準

@ 経営分析における統計解析と人工知能手法の活用に関する基本知識と課題を理解できる.
A R言語の基本文法とプログラミングを理解し,実用できるプログラムを組むことができる.
B 統計解析と人工知能手法のRパッケージをインストールのうえ,R関数を利用できる.
C R関数の実行結果を理解できる.  

授業計画

 受講者の希望と進行状況により授業内容を変更することがある.
1. 経営分析の基本
2. 経営分析における統計解析と人工知能手法の活用状況
3. R言語の基本とRプログラムの基本構成
4. 統計解析とRプログラミング(1)
5. 統計解析とRプログラミング(2)
6. 統計解析とRプログラミング(3)
7. プレゼンテーションとレポート(1)
8. 統計解析とRのグラフ作成関数(1)
9. 統計解析とRのグラフ作成関数(2)
10. 統計解析とRのグラフ作成関数(3)
11. プレゼンテーションとレポート(2)
12. 人工知能手法とRパッケージの使い方(1)
13. 人工知能手法とRパッケージの使い方(2)
14. 人工知能手法とRパッケージの使い方(3)
15. プレゼンテーションとレポート(3)    

教材・教科書

 授業の進行に合わせて指示する.また,必要なときプリントを配布する.

参考図書

1. 金 明哲編・董 彦文著:「経営と信用リスクのデータ科学」,共立出版,2015.
2. 金 明哲著:「Rによるデータサイエンス-データ解析の基礎から最新手法まで」,森北出版, 2007(大学図書館所蔵).
3. 青木 繁伸著:「Rによる統計解析」,オーム社,2009(大学図書館所蔵).
4. 酒巻 隆治・里 洋平著:「ビジネス活用事例で学ぶ データサイエンス入門」,SBクリエイティブ,2014.  

授業以外の学習

大学院の授業であるため,資料の収集と読解,レポートおよびプレゼンテーションの準備作業はすべて授業時間外に行う.

成績評価の方法

出席回数(40点),レポートとプレゼンテーション点数(20点×3)により評価する.

成績評価の基準 A:すべての項目について高い水準である(90点以上).
B:半分の項目が高い水準である(75-89点).
C:すべての項目が水準に達している(60-74点).
D:いくつかの項目で未達成である(50-60点).
F:多くの項目で未達成である(49点以下).

オフィスアワー

金曜日9:00〜12:00.それ以外の時間はいつでも気軽に研究室に来てください.
連絡先: 理工棟213,電話:024-548-8438

留意点・注意事項

受講登録をしたらA評価をもらえる時代はもう終わり,B評価またはC評価もあり得るので,覚悟のうえ受講しなさい.

教室: 

理工実験棟203(生産システム演習室)

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経営情報システム特論U

授業概要とねらい

本講義の目的は,社会環境と企業経営戦略の変化に合わせて,経営情報システムがどのように開発され活用されているかを勉強したうえ,経営情報システムに関する最新技術,開発プロジェクト管理に関する基本知識と手法を学習することである。
具体的な内容としては,経済のグローバル化とERP,サプライチェーンマネジメントと関連経営情報システム,電子商取引と電子商取引支援情報システムに関する基本知識と基本技術を学習し,経営戦略と情報化戦略,ITガバナンス,リスクマネジメント,プロジェクト管理,情報セキュリティ管理などを講義する。さらに,関連研究論文を読解して,経営情報システムに関する最新動向と課題を理解てもらう。  

望ましい水準

@ 電子商取引と電子商取引システムの構築技術を理解できる.
A 情報セキュリティ,各種の脅威と対策に関する基本知識を理解・活用できる.
B ビッグデータと関連技術の活用手法を理解できる. 

授業計画

受講者の希望と進行状況により授業内容を変更することがある.
1. 電子商取引の基本
2. 電子商取引システムの構成
3. 電子商取引システムの構築技術
4. 研究論文読解と事例研究(1)
5. プレゼンテーションまたはレポート(1)
6. 情報セキュリティの基本
7. 情報セキュリティマネジメント
8. 各種セキュリティ脅威と対策
9. 研究論文読解と事例研究(2)
10. プレゼンテーションまたはレポート(2)
11. ナレッジマネジメント
12. ビッグデータ
13. 研究論文読解と事例研究(3)
14. プレゼンテーションまたはレポート(3)
15. まとめと復習    

教材・教科書

授業の進行に合わせて指示する.また,必要なときプリントを配布する.

参考図書

1. 山下洋史, 金子勝一編著:「情報化時代の経営システム:経営工学・経営管理の新展開」,東京経済情報出版,2004(大学図書館所蔵).
2. 宮川 公男,上田 泰編集:「経営情報システム<第4版>」,中央経済社,2014.
3. 酒巻 隆治,里 洋平著:「ビジネス活用事例で学ぶ データサイエンス入門」,SBクリエイティブ,2014.
4. ビクター・マイヤー=ショーンベルガー著:「ビッグデータの正体 情報の産業革命が世界のすべてを変える」,講談社,2013.
5. 那須 慎二著:「小さな会社のIT担当者のためのセキュリティの常識,ソシム,2016.

授業以外の学習

大学院の授業であるため,資料の収集と読解,レポートおよびプレゼンテーションの準備作業はすべて授業時間外に行う.

成績評価の方法

出席回数(40点),レポートとプレゼンテーション点数(20点×3)により評価する.

成績評価の基準

A:すべての項目について高い水準である(90点以上).
B:半分の項目が高い水準である(75-89点).
C:すべての項目が水準に達している(60-74点).
D:いくつかの項目で未達成である(50-60点).
F:多くの項目で未達成である(49点以下).

オフィスアワー

金曜日9:00〜12:00.それ以外の時間はいつでも気軽に研究室に来てください.

連絡先

董研究室:理工棟213,電話:024-548-8438

留意点・注意事項

受講登録をしたらA評価をもらえる時代はもう終わり,B評価またはC評価もあり得るので,覚悟のうえ受講しなさい.

教室

理工実験棟203(生産システム演習室) 

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参考サイト

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最終更新日: 2018/07/20.