徳島大学大学院

石田基宏先生の「データサイエンス」の評価一覧

【徳島大学大学院】石田基宏先生が担当する「データサイエンス」には、7件の授業評価が寄せられています。授業の充実度は星3.0点、楽単度は星3.5点です。会員登録・ログインをして、在学生による評価とシラバスの内容をもとに、授業の選択・履修登録の参考にしましょう。

zvdseTQ7 さんの授業評価

学部 学科 創成科学研究科 生物資源学専攻
担当の先生名 石田基宏先生
授業種別 共通(一般教養)
出席 ほぼ毎回とる
教科書 教科書なし・不要
授業の雰囲気 オンライン中心
テスト 前期/中間: テストのみ
後期/期末: テストのみ
持ち込み: 教科書ノート持ち込み可
テストの方式や難易度 グループで共有しながら問題を解くことが大切です。
コメント

授業の内容や学べたこと

プログラミングできる人が居ないと不可能な授業です。
授業を
受けた時期
2023年前期
評価
充実
3
楽単
3

(2024/01/11) [4033417]

AXb9JQ6B さんの授業評価

学部 学科 創成科学研究科 生物資源学専攻
担当の先生名 石田基宏先生
授業種別 専門科目
出席 ほぼ毎回とる
教科書 教科書なし・不要
授業の雰囲気 -
テスト 前期/中間: テストのみ
後期/期末: テストのみ
持ち込み: テストなし
テストの方式や難易度 -
コメント

授業の内容や学べたこと

パソコンを使用し、データ処理を行なって結果を予測する
授業を
受けた時期
2022年前期
評価
充実
5
楽単
5

(2023/07/24) [4013688]

S8TcBrnG さんの授業評価

学部 学科 創成科学研究科 生物資源学専攻
担当の先生名 石田基宏先生
授業種別 共通(一般教養)
出席 ほぼ毎回とる
教科書 教科書なし・不要
授業の雰囲気 -
テスト 前期/中間: テストのみ
後期/期末: 授業無し
持ち込み: 教科書ノート持ち込み不可
テストの方式や難易度 -
コメント

授業の内容や学べたこと

メンバー内にプログラミング経験者がいないと課題を進めるのが難しい
授業を
受けた時期
2022年前期
評価
充実
3
楽単
2

(2023/06/20) [4009448]

rEsXKMVL さんの授業評価

学部 学科 創成科学研究科 生物資源学専攻
担当の先生名 石田基宏先生
授業種別 共通(一般教養)
出席 ほぼ毎回とる
教科書 教科書なし・不要
授業の雰囲気 -
テスト 前期/中間: レポートのみ
後期/期末: テストのみ
持ち込み: 教科書ノート持ち込み可
テストの方式や難易度 -
コメント

授業の内容や学べたこと

GWが大半で、専門外だったので何も力になれなかった。情報の人が主になってプレゼンを作ってくれる。
授業を
受けた時期
2022年前期
評価
充実
3
楽単
5

(2023/03/13) [3979902]

82ImLM5K さんの授業評価

学部 学科 創成科学研究科 生物資源学専攻
担当の先生名 石田基宏先生
授業種別 共通(一般教養)
出席 ほぼ毎回とる
教科書 教科書なし・不要
授業の雰囲気 -
テスト 前期/中間: レポートのみ
後期/期末: テストのみ
持ち込み: 教科書ノート持ち込み可
テストの方式や難易度 -
コメント

授業の内容や学べたこと

グループ活動による課題提出と期末テストが最終的な評価につながる。
授業を
受けた時期
2022年前期
評価
充実
3
楽単
3

(2023/02/22) [3971536]

f7C4t6ng さんの授業評価

学部 学科 創成科学研究科 生物資源学専攻
担当の先生名 石田基宏先生
授業種別 共通(一般教養)
出席 ほぼ毎回とる
教科書 教科書なし・不要
授業の雰囲気 -
テスト 前期/中間: テストのみ
後期/期末: テストのみ
持ち込み: 教科書ノート持ち込み不可
テストの方式や難易度 -
コメント

授業の内容や学べたこと

グループで課題に取り組みパワーポイントにまとめ提出する。
授業を
受けた時期
-
評価
充実
3
楽単
4

(2022/06/07) [3929436]

rRfs7 さんの授業評価

学部 学科 創成科学研究科 生物資源学専攻
担当の先生名 石田基宏先生
授業種別 共通(一般教養)
出席 ほぼ毎回とる
教科書 教科書なし・不要
授業の雰囲気 -
テスト 前期/中間: レポートのみ
後期/期末: テストのみ
持ち込み: 教科書ノート持ち込み可
テストの方式や難易度 -
コメント

授業の内容や学べたこと

グループワークでプログラミング演習を行う。
授業を
受けた時期
-
評価
充実
3
楽単
4

(2022/03/01) [3872153]

石田基宏先生の「データサイエンス」の授業

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