| 回数 |
日付 [時間] |
テーマ |
内容 |
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12/3 [1] |
情報学データサイエンスPBLイントロ、課題説明 |
情報科学において，新たな科学の流れとなっているデータサイエンスの考え方，特にサイバーデータ（テキストデータ）を対象にした解析の方法論について学び問題点の整理を行う。 |
| 2 |
12/3 [2] |
情報学データサイエンスPBL課題演習 |
データサイエンスの考え方，方法論について，解析法，検定法などについて事例をもとに学ぶことで理解を深め問題点の整理を行う．また，特にサイバーデータ（テキストデータ）を対象にしたPBL課題解決プロジェクトの演習を行う。 |
| 3 |
12/4 [1] |
バイオデータサイエンスPBLイントロ、課題説明 |
20世紀最後の10年間で急速に進んだゲノム科学がもたらした測定技術や解析技術の技術革新は21世紀に入りさらに加速している。バイオサイエンス分野は多岐にわたるが、その流れのデータを共有し、その解析から生物学的意味抽出の一端を共に挑戦することで理解を進めるバイオサイエンス分野におけるデータサイエンスの必要性について検討を加える。分子生物学からゲノム科学、システム生物学と発展しているバイオサイエンスにおいて、技術革新がもたらした膨大なデータ産生の現状を見る。 |
| 4 |
12/4 [2] |
バイオデータサイエンスPBL課題演習 |
解析結果から生物学的意味抽出を行うため、解析結果をあらゆる方向から見つめる挑戦を行う。さらにそれらから見られる共通点と既知情報との相関から生物学的意味を考える。 |
| 5 |
12/10 [1] |
情報学データサイエンスPBL課題発表、討論 |
情報学データサイエンスPBL課題について，チーム単位でプロジェクト演習を行い，その結果について発表を行う。 |
| 6 |
12/10 [2] |
情報学データサイエンスPBL課題発表、討論 |
情報学データサイエンスPBL課題について，チーム単位で実施されたプロジェクト演習の発表について議論を行い，内容のより深い考察，問題点の整理を実施し，より深いデータサイエンスの理解を目指す。 |
| 7 |
12/11 [1] |
バイオデータサイエンスPBL課題発表、討論 |
バイオデータサイエンスPBL課題説明，演習で取組んだ分野と違う分野のデータを共有し、その解析から生物学的意味抽出の一端を共に挑戦することで理解を進める。そして、種々の分野の課題の共通で抱える問題点を整理する。 |
| 8 |
12/11 [2] |
バイオデータサイエンスPBL課題発表、討論 |
解析結果から生物学的意味抽出を行うため、バイオデータサイエンスPBL課題説明，演習の取組みを行うが、さらに生物学的には違う研究対象であるが、情報学的には共通の問題解決法に帰結できることも理解しながら、共通点、相違点を考え、いかにバイオサイエンス分野にデータサイエンス手法を活用するかを理解する。 |
