Perspectives in Data Science III
| Numbering Code | G-LAS12 80033 LJ55 | Year/Term | 2022 ・ Intensive, First semester | |
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| Number of Credits | 1 | Course Type | Lecture | |
| Target Year | Graduate students | Target Student | For all majors | |
| Language | Japanese | Day/Period |
Intensive Refer to PandA |
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| Instructor name | Hayashi Kazunori (Institute for Liberal Arts and Sciences Professor) | |||
| Outline and Purpose of the Course | データ科学は科学研究の基本の一つであり，本学においても研究科を問わず，多様な分野において活用されている．データ科学の範疇はデータの処理・分析だけではなく，データの収集・整理，分析結果の公表・評価まで多岐に亘るが，一方で分野それぞれ得意とするもしくは重要視する範疇は異なることがある．本科目ではその欠を補うため，それらデータ科学の知識と技術を総合的に習得することを目的とする．習得には，データ科学イノベーション教育研究センターの提供するデータサイエンススクール等の課外スクールにおける講義演習を通じて行う．スクールでは様々な分野でデータを扱う専門家に登壇してもらい，分野横断的にデータ科学を展望することを目指す． | |||
| Course Goals | 多角的なデータ科学の素養（収集，整理，処理，分析，公表，評価）を身につけることを目標とする．その到達のために，講義によってデータ科学的手法の知識を習得し，同時に演習によってその技術を習得する． | |||
| Schedule and Contents | データ科学イノベーション教育研究センターが前期期間に提供するデータサイエンススクール等の課外スクールにおいて，データ科学的手法を体験しながら実践的に学ぶ．スクールは講義と演習を組とする形式で行われる．スクール当日の講義演習を行うだけでなく，スクール毎に設定されるレポート課題に取り組む．スクールの開講については，後日掲示やKULASIS，PandA等で開講するスクールの概要・準備内容・参加要項の連絡を行う．例年６月～９月の間に開講している．また，詳細や過去の実績は以下のURLのスクールの情報サイトにも掲載する．http://ds.k.kyoto-u.ac.jp/events/ | |||
| Evaluation Methods and Policy | データ科学イノベーション教育研究センターにおいて複数回実施されるデータサイエンススクール等の課外スクールに，前期期間で合計8時間以上参加すること（1時間は90分1コマの換算）．各スクールは2時間もしくは4時間で構成される．スクールでの演習内容とスクール毎に設定されるレポート課題を提出する．レポート課題にはプログラミング演習も含む可能性がある．そのレポートの内容によって到達目標への到達度を評価する． | |||
| Course Requirements | データサイエンススクールに前期期間で述べ8時間以上参加できること（1時間は90分1コマの換算）． | |||
| Study outside of Class (preparation and review) | データサイエンススクールの内容を深く理解するために，自己所有PCや計算機室の利用などによって，学生各自で演習の復習を行うこと． | |||
| Textbooks | Textbooks/References | 教科書等は使用しない.必要に応じて資料を配布する場合がある． | ||
| Related URL | http://ds.k.kyoto-u.ac.jp/events/ | |||
