京都大学 国際高等教育院附属データ科学イノベーション教育研究センター

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京都大学 国際高等教育院附属データ科学イノベーション教育研究センター

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データ科学概観

開講時期 年度 前期 集中
担当教員 国際高等教育院 特定教授 田村 寛
国際高等教育院 特定講師 木村 里子
国際高等教育院 特定講師 中野 直人
国際高等教育院 特定講師 木村 真之
国際高等教育院 特定講師 關戸 啓人
国際高等教育院 特定助教 市村 賢士郎
授業情報 (群) 院共通 群 (分野(分類)) 情報テクノサイエンス (使用言語) 日本語
(単位数) 2単位 (時間数) 30時間 (授業形態) 講義
(開講年度・開講期) 2019・前期集中 (配当学年) 大学院生 (対象学生) 全学向
(曜時限) 集中 4月14日(日)・4月21日(日)・5月12日(日)2~5限、5月19日(日)3~4限
(教室) 総合研究7号館情報第1講義室(1階107)
授業の概要・目的 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。
到達目標 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、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。
授業計画と内容 4月~5月に集中講義・実習形式で開催する。
データ科学イノベーション教育研究センター所属の7人の教員が各2回ずつ、合計14回のリレー講義と実習を行う。
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、7人の教員はそれぞれ、医学、農学、理学、工学、情報学、教育学のバックグラウンドを有しており、これらの領域でのデータ科学実用例などが講義・実習で用いられる予定である。
履修要件 特になし