Aコース：データサイエンス『基礎コース』
Aコース科目(単位互換協定科目、e-Learning科目)から5単位を取得した受講生には、「基礎コース修了証」を発行します。
データサイエンティストが必要とされる知識・スキルを習得するためのコース。
データを価値に変換する際に必要な５つのプロセスである「課題設定力」「データサイエンス全体俯瞰能力向上」「データ収集・統合」「データ分析」「データ解釈」を、Eラーニングや大学講義を通じて学ぶことができます。
※ 詳細は、DuEXのホームページ(Aコース)、及び、各大学のシラバスでご確認ください。
※ 受講を希望する方は各講義の募集期限をご確認の上、こちらの受講登録方法に従い、登録を行ってください。
神戸大学講義
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・特別講義２ データサイエンス特論１
・特別講義２ データサイエンス特論２
・データサイエンスコンテスト型PBL実習
【募集期限】
2025年8月19日（火）・・・他大学生の方
※神戸大学の方は、通常の履修登録をしたうえで、関西地区コンソーシアム受講登録フォームからお申込みください。
・実践データ科学演習A
・実践データ科学演習B
・金融情報システムPBL
※神戸大学の方は、通常の履修登録をした上で、関西地区コンソーシアム受講登録フォームからお申込ください。
大阪大学講義
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大阪大学シラバスはこちらのページの「大阪大学学務情報システム（KOAN）外部公開シラバス」から検索してください
- 【科目名】
- （秋・冬学期開講分）
・機械学習の数理 with R/Python
・スパース推定の数理と機械学習への応用 with R/Python（e-learning）
・データ科学のための数理
・データ科学と意思決定
・確率的グラフィカルモデルと因果推論(e-learning)
・カーネルの機械学習への応用(e-learning)
【募集期限】
（2025年秋・冬学期）
2025年8月19日（火）まで・・・神戸大学生
（当センターから大阪大学へ書類を提出する必要がありますので、希望の方は出来るだけ早く締切までにhttps://www.cmds.kobe-u.ac.jp/consortium_contact/index.htmlにてご連絡をお願いいたします。 - [科目名]
- (春・夏学期)
・情報幾何入門
・数理統計入門
・スパース推定の数理と機械学習への応用 with R/Python(e-learning)
・確率的グラフィカルモデルと因果推論(e-learning)
・カーネルの機械学習への応用(e-learning) - [募集期限]
- （2025年春・夏学期）
2025年４月３日（木） 〆切
滋賀大学講義
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- [科目名]
- (春学期)
・データサイエンス概論
・ＤＳ・ＡＩ特別講義
・モデリング基礎理論 - [募集期限]
- 2025年度春学期 2025年4月4日（金）まで
大阪公立大学講義
・機械学習特論
・データマイニング
・社会情報学
・深層学習
（当センターから大阪公立大学へ書類を提出する必要がございますので、希望の方は出来るだけ早く締め切りまでにhttps://www.cmds.kobe-u.ac.jp/consortium_contact/index.htmlにてご連絡をお願いいたします。
なお、学生証用の「顔写真データ」については下記をご参考ください。
※縦横比「４：３」／無帽、正面、上三分身、無背景／6か月以内に撮影／カラー写真
※ファイル形式「.png」「.jpg（jpeg）」「.gif」のいずれも可
※解像度に定めはございませんが、本人と判断できる範囲内の顔写真データをご用意ください。
後期授業の開始日は9月26日（金）になります。
- 問い合わせ先
- こちらのお問い合わせフォームからお願いします。
