データサイエンス序論 (2007)

授業科目基本情報

科目区分 序論科目 教職科目 指定なし
単位数 1 選択・必修・自由 選択
授業形態 講義 主な使用言語 日本語/英語
開講時期 各クラスを参照 履修登録システム 各クラスを参照
履修登録期間 各クラスを参照 履修取消期限 各クラスを参照

教育プログラム別の履修区分

プログラム名 IS CB BS BN MS CP DS
履修区分
コア科目
履修方法 ・序論科目から3単位以上履修すること。7科目(7単位)の履修を積極的に推奨する。




授業科目概要

担当責任教員 各クラス担当教員筆頭者
担当教員 各クラス担当教員
教育目的/授業目標 情報科学、バイオサイエンス、物質科学に関わるデータ駆動型科学、AI駆動型科学が,どのように蓄積された膨大なデータの処理、可視化、分析を行うかを講述し、その奥に隠れた「真理」や「価値」を引き出すかについて述べる。
指導方針 データサイエンスについて,研究の経緯,現状,今後の方向性の理解,基本的な考え方の理解を進めるため8回の講義を実施する。

クラス情報

クラス名 担当教員
A(春) 中村 哲、森 浩禎、船津 公人、浦岡 行治、金谷 重彦、荒牧 英治、小野 直亮、作村 諭一、国田 勝行 詳細
B(秋) 中村 哲、森 浩禎、浦岡 行治、船津 公人、金谷 重彦、荒牧 英治、小野 直亮、作村 諭一、国田 勝行、畑中 美穂、宮尾 知幸 詳細

授業計画

回数 日付 [時間] テーマ 内容
1 A:4/13[2]
B:10/5[5]
各クラスを参照 各クラスを参照
2 A:4/17[2]
B:10/10[5]
各クラスを参照 各クラスを参照
3 A:4/19[2]
B:10/12[5]
各クラスを参照 各クラスを参照
4 A:4/23[2]
B:10/19[5]
各クラスを参照 各クラスを参照
5 A:4/25[2]
B:10/23[5]
各クラスを参照 各クラスを参照
6 A:4/27[2]
B:10/25[5]
各クラスを参照 各クラスを参照
7 A:5/2 [2]
B:10/29[5]
各クラスを参照 各クラスを参照
8 A:5/8 [2]
B:10/31[5]
各クラスを参照 各クラスを参照

テキスト・参考書

テキスト 特になし
参考書 特になし

その他

履修条件 特になし
オフィスアワー Eメールで連絡の上、日時を決める
成績評価の方法と基準 ・合否で評価する。
・講義終了後、3分野から選択してレポートを提出し採点する。
関連科目 すべての序論科目
関連学位 理学、工学、バイオサイエンス
注意事項 特になし

授業関連URL



各クラスを参照

配布資料



各クラスを参照