2018年度 データサイエンス序論 (2007)

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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	各クラス担当責任教員
担当教員	各クラス担当教員
教育目的／学修到達目標	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。
授業概要／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]	担当教員	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	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	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	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	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	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	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	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	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