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 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