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

menu

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 教授 田村 寛
国際高等教育院 教授 林 和則
国際高等教育院 教授 原 尚幸
国際高等教育院 特定准教授 FLANAGAN Brendan
国際高等教育院 特定教授 瀧川 一学
国際高等教育院 特定講師 岡本 雅子
医学研究科 特定教授 石塚 直樹
生命科学研究科 特定准教授 田中 紀子
授業情報 (群) 院共通 (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) 2024・前期集中 (配当学年) 大学院生 (対象学生) 全学向
(曜時限) 集中 6月9日(日曜)、16日(日曜)、23日(日曜)のいずれも2〜3限、
および30日(日曜)2限 (だたし、変更の可能性あり)
(教室) オンライン・オンデマンド
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、研究の多様性への適応力を育むことにも繋がり重要である。
本科目ではデータ科学を広く概観するため、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、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、同プログラム応用基礎レベル(MDASH Advanced Literacy)もカバーしたうえで、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。

授業計画と内容

5月〜7月の日曜日を中心に集中講義・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し、オンライン・オンデマンド型で実施する。
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、以下の内容や関連した手法について合計15回のリレー講義と演習を行う。

1. 導入
2. 二元分割表
3. 区間推定
4. 2群間の平均の差
5. 分散分析
6. 相関
7. 回帰
8. 因果推論
9. まとめ

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。

履修要件 特になし

Contact

〒606-8315 京都市左京区吉田近衛町69 近衛館202, 301, 302号室
Tel. 075-753-9691
E-mail : contact@ds.k.kyoto-u.ac.jp