全学共通教育科目

データサイエンス科目

多種多様な情報を活用できる知識と技能を学ぶ

商品開発、マーケティング、サービス産業における集客力の向上などのビジネスのみならず、医療、災害への危機管理など様々な領域で、発生・収集したデータを理解し、それを有効に活用できる人材が求められています。データサイエンス科目群は、ビッグデータなどの多種多様な情報を効果的に活用するための知識と技能を学習する科目群です。学習する内容は、文理融合的で実践的・実務的なものとなっており、この科目群を系統的に学ぶことで、さらに視野を広げ、卒業後どのような分野に進んでも生かせるデータ分析力を身に付けることができます。

  授業科目 概要
DS基礎力ディプロマ データサイエンス概論 データサイエンスへの興味を促す導入講義。ビッグデータの分析技術や実際の適用事例を先に学びます。ビッグデータには、数値データだけでなく、テキストや映像、写真、音声といった、従来はデータ分析の対象になっていなかったものも含まれます。IBM WatsonなどのAIを使ってアプリケーションの作成も体験します。データサイエンスを学ぶモチベーションが沸く授業です。
データサイエンス入門Ⅰ データサイエンスの入門講義。データサイエンスに関わる基礎的な知識を得るもので、本プログラム全体の基礎をなす講義です。データに関する基礎知識と共に、データの所在・発生源、データ取得、データの活用領域などを学びます。
データサイエンス入門Ⅱ データサイエンス入門Ⅰに続く入門講義。データサイエンスを支える統計についての知識を得ます。代表的な統計学の解析手法や、テキストデータのように数値化されていないデータを加工する手法など、実践的な知識を習得するとともに、実際にデータに対して適応できる能力を身につけていきます。
データサイエンス・スキルアップ・プログラム データサイエンスに関するスキルアップを目指す応用講義。自身の意思決定にビックデータを役立てることができるように、試行錯誤の実習を通して、コグニティブなデータ分析の基礎を固めます。同時に、ビジュアル言語を用いたロボットのプログラミングにも取り組みます。さらにIT 関連の企業見学を通して、最新技術をイメージできるようになります。
EMSディプロマ データサイエンス応用 RやPythonなどの統計ソフトと様々な実データを用いて,統計解析,自然言語処理,ネットワーク分析などを体系的に学びます.また,後半に行うデータ解析プロジェクトでは,自分でデータ収集,下処理,解析,プレゼンテーションを行うことでデータサイエンスの実践的スキルを身につけます。
データサイエンス・アドバンスド・プログラム RやPythonなどの統計ソフトと様々な実データを用いて,決定木やニューラルネットワークなどの機械学習を体系的に学びます.後半に行うデータ解析プロジェクトでは,自分でデータ収集,下処理,機械学習を用いた解析,プレゼンテーションを行うことで,データから問題を創造的に発見し、解決方法を見つけ出し,分析結果を相手に伝える能力を養います。

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