データ科学展望IV
| 開講時期 | 2022年度 後期 集中 |
|---|---|
| 担当教員 | 国際高等教育院 教授 原 尚幸 |
| 授業情報 | (群) 院横断 群 (分野(分類)) 統計・情報・データ科学系 (使用言語) 日本語 (単位数) 1単位 (時間数) 15時間 (授業形態) 演習 (開講年度・開講期) 2022・後期集中 (配当学年) 大学院生 (対象学生) 全学向 (曜時限) 集中 (教室) 未定 |
| 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．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における講義演習を通じて行う．データサイエンス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． |
| 到達目標 | 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． |
| 授業計画と内容 | データ科学イノベーション教育研究センターが後期期間に提供するデータサイエンススクールにおいて，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．スクールの開講は，11月下旬～12月上旬，2月下旬～3月上旬の2つの時期に予定している．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．また，詳細は以下の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/ |
| 履修要件 | データサイエンススクールに後期期間で述べ8時間以上参加できること（1時間は90分1コマの換算）． |
