Overview of Data Science
| Numbering Code | G-LAS01 80004 LJ10 | Year/Term | 2022 ・ Intensive, First semester |
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| Number of Credits | 2 | Course Type | Lecture |
| Target Year | Graduate students | Target Student | For all majors |
| Language | Japanese | Day/Period |
Intensive 2nd-5th periods on Sundays |
| Instructor name |
TAMURA HIROSHI (Institute for Liberal Arts and Sciences Professor) Hayashi Kazunori (Institute for Liberal Arts and Sciences Professor) HARA HISAYUKI (Institute for Liberal Arts and Sciences Professor) UESHIMA HIROAKI (Institute for Liberal Arts and Sciences Program-Specific Senior Lecturer) |
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| 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。本科目では、データ科学的手法に関する知識と技術の習得を目的とする。データ科学的手法は扱うデータや分野によって多岐にわたるが、データ科学に関連する知識・技術を広く習得することは、世界的な研究の多様性への適応力を育むことにも繋がるため重要である。 そのため、本科目では広くデータ科学を概観するため、データ科学イノベーション教育研究センター所属教員を中心に複数の教員がリレー講義と演習を行い、様々な領域におけるデータ科学の現状と可能性について理解を深めることを目標とする。 |
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| Course Goals |
大学院入学までの間に必ずしも十分なデータ科学教育を受けられなかった学生、もしくは学び直しを目指す学生を主たる対象とし、文部科学省が定める数理・データサイエンス・AI教育プログラム リテラシーレベル(MDASH Literacy)レベルの復習から始めたうえで、大学院レベルで求められるデータ科学的手法について学ぶ。具体的には以下の2つを目標とする。 1. 様々な領域におけるデータ科学的手法の現状と可能性について理解できるようになる。 2. 実習を通じて、Excel・R言語・Python等を用いてデータ分析に必要な基礎的な処理ができるようになる。 |
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| Schedule and Contents |
6月～7月に集中講義・実習形式で開講する。 なお開講にあたっては、受講生の所属するキャンパスの配置や受講形態にも配慮する。 データ科学イノベーション教育研究センター所属教員と出身教員等（ゲストスピーカー）が合計14回のリレー講義と演習を行う。 データ科学の中でも特に、統計・情報・数理について学部レベルの復習を踏まえて、大学院レベルで求められる手法について学ぶ。 なお、各教員は、各自の様々な専門領域でのデータ科学実用例などを講義・実習で用いる予定である。 |
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| Evaluation Methods and Policy | 平常点50％、レポート課題の提出等50％ | ||
| Course Requirements | None | ||
| Study outside of Class (preparation and review) |
参考書図書の確認、リアクションペーパーの提出などを求める。 また、オンデマンド型動画を活用した反転学習も一部取り入れるので、授業前に指定した動画の閲覧を求める。 |
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