データ関連人材育成関西地区コンソーシアム(大学院生対象)

Bコース:データサイエンス『実践コース』

Aコースで5単位、Bコースで2単位を取得した受講生には、「データサイエンス認定証」を発行します。

データサイエンスに必要な知識・スキルの基礎を学んだ後、実際のサンプルデータ等を用いて行う実践的な価値創造プロセスを習得するためのコースです。アクティブラーニングやプロジェクトベーストラーニングにより、実際に手を動かしながら学ぶことができます。

※ 受講を希望する方は各講義の募集期限をご確認の上、こちらの受講登録手順に従い、登録を行ってください。
※ 現段階で日程が未確定のものについては、詳細が決まり次第、掲載いたします。

※ (参考)前年度の講義内容はこちら

大阪大学講義

[科目名]
数理・データ スタディグループⅠ~Ⅳ
[日程・募集期限]
詳細は数理・データサイエンスセンターまでお問い合せください
[単位]
各1単位
[目的と概要]
スタディグループでは,最前線の研究と直結した未解決の課題に対して,関連する分野の専門家とともに集中的に議論し,グループワークを通して具体的な解決法を見出すことを目的としている。
※ 単位互換制度対象科目ではありません。(大学の単位にはなりません)

[科目名]
データサイエンス インターンシップ
[日程]
インタラクティブマッチング(学生による自己アピールと参加企業とのキャリアマッチング)に参加いただいた上で、インターンシップに参加
[募集期限]
随時募集を行っています(詳細は数理・データサイエンスセンターまでお問い合せください)
[単位]
2単位
※ 単位互換制度対象科目ではありません。(大学の単位にはなりません)

神戸大学講義

[科目名]
実践データ科学演習A
[日程]
集中講義 2020年9月7日~9日
[単位]
1単位
[目的と概要]
現在進行中の第4次産業革命においては、IoT、AI(人工知能)、ビッグデータの利用が鍵となり、データサイエンスが新しい学問分野を生み出し、様々なビジネスへの活用も進みつつある。この授業では、人工知能技術のユーザ側の企業と、技術提供企業(シーズ側企業)の事例報告を基に、データサイエンスの実質的応用について課題解決型ワークショップを行う。

[科目名]
実践データ科学演習B
[日程]
集中講義 2020年9月14日~16日
[単位]
1単位
[目的と概要]
現在進行中の第4次産業革命においては、IoT、AI(人工知能)、ビッグデータの利用が鍵となり、データサイエンスが新しい学問分野を生み出し、様々なビジネスへの活用も進みつつある。この授業では、人工知能技術のユーザ側の企業と、技術提供企業(シーズ側企業)の事例報告を基に、データサイエンスの実質的応用について課題解決型ワークショップを行う。

[科目名]
データサイエンス特論2
[日程]
集中講義 2020年12月22~24日
[単位]
1単位
[目的と概要]
現在進行中の第4次産業革命においては、IoT、AI(人工知能)、ビッグデータの利用が鍵となり、データサイエンスが新しい学問分野を生み出し、様々なビジネスへの活用も進みつつある。この授業では、人工知能技術のユーザ側の企業と、技術提供企業(シーズ側企業)の事例報告を基に、データサイエンスの実質的応用について課題解決型ワークショップを行う。

[科目名]
データサイエンスコンテスト型PBL実習
[日程]
集中講義 2021年1月~2月(予定)
[単位]
1単位
[目的と概要]
本講義では、Pythonを用いたデータサイエンスコンテストによるPBL実習を通して、分類問題・回帰問題などに対する基本的な手法を活用できるようになるとともに、実データを扱う上で、データの前処理の重要性について理解を深める。

[科目名]
日本総研×神戸大学 オープンイノベーションワークショップ
「金融ビジネスと情報システム工学」
[日程]
集中講義 2021年2月15、16日
[単位]
1単位
[目的と概要]
現代の金融ビジネスでは、ITがベースとなっており、ITの理解なしにはビジネスや社会を動かす事はできない。この特別講義では、アルゴリズム・データ構造、サイバーセキュリティ、情報通信ネットワークなどの情報システム工学の基礎技術が実際の金融ビジネスの中でどのように活用されており、深い関係を持っているかを体験するグループワークによるPBL(Project Based Learning) を行う。

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関西地区コンソーシアム