基礎科目（b）：エビデンス構築手法論 選択必修科目
| 科目名 | 15. | Data Science for Public Policy 開設研究科：公共政策学教育部 科目番号：5123038 |
|---|---|---|
| 国際金融・開発研究：経済学系（Data Science for Public Policy） 開設研究科：公共政策学 博士課程 科目番号：5171023 |
||
| 科学技術政策研究：経済学系（Data Science for Public Policy） 開設研究科：公共政策学 博士課程 科目番号：5173105 |
||
| Data Science for Public Policy 開設研究科：経済学研究科 科目番号：291324-12 |
||
| 担当教員 | BAIRD Cory | |
| 配当学期 ／時間 |
S1S2 ／月2限[10:25～12:10] |
|
| 使用言語 | 英語 | |
| 単位数 | 2単位 | |
| 教室 | 授業の実施形態（教室の場合は教室名、オンラインの場合はURL）については、UTASまたはUTOLから科目ごとに確認してください。 | |
| 解説 | Important note: Prior coding or statistical modeling experience not required. Learn basic visualilzation and statistical modeling to cutting-edge techniques like LLMs (ChatGPT). This course provides rigorous training to create reproducible research in economics and public policy. Open to all skill levels. - Use Python to collect, clean, and analyze policy-relevant data. - Design and implement reproducible research workflows to effectively manage and utilize public data. - Apply statistical and machine learning methods to analyze policy problems. - Process and analyze text data using traditional NLP and modern LLMs (ChatGPT) to extract meaningful insights. - Develop visualization to communicate research findings effectively to both technical and non-technical audiences. - Collaborate effectively using professional data science tools like GitHub, Overleaf, and Google Colab. |