STUDY

データサイエンスを知る 1年 1Q・2Q・4Q

リテラシーレベル

  • 情報リテラシーとデータサイエンスの基礎を学ぶ必修科目です
  • 2つの科目を両方修了すると、オープンバッジがもらえます

リテラシーレベル

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データサイエンスを習得する 1年3Q〜

応⽤基礎レベル

  • データサイエンスの手法や応用を多彩な講師による講義で学びます
  • プログラミング言語の習得と、演習を通じた課題解決手法の学習をします
  • 概論2科目と各学部が定める必修科目を所定の単位数取得するとオープンバッジがもらえます

応用基礎レベル

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データサイエンスを活用する 2年〜

  • ワークショップ型演習授業です
  • 実践課題演習を通じてデータサイエンスを活用した課題解決を体感し、課題解決力を実践に使えるようにします

最先端に触れる 1年〜3年

神⼾データサイエンス操練所
  • データサイエンスの最先端に触れることができるコミュニティです
  • 最新の論文に触れたり、社会課題解決の現場に参加したりできます

課題解決⼒を磨く 3年〜博士

社会⼈を迎えた演習授業
  • 日本総合研究所、NEC、神戸市、産業総合研究所などの産・官との連携による演習型集中講義です

データサイエンスを武器に

学部・専門分野での
データ分析
  • データサイエンスを活用した研究を推進します
  • 専門分野に応じたデータ分析スキルを習得します
  • ビジネス、医療、工学、社会科学など多様な分野で活躍しています
  • データ活用による課題解決に貢献、社会の発展に寄与しています

VOICE

 受講者の声

大学生になるまでは数理・データサイエンス・AIを身近なものとして感じていませんでした. しかし,本授業を受講し基礎的な知識を得たことで,他のデータサイエンス関連の授業も受けてみようと思うことができました.学生の間だけではなく,社会人になっ てからも役に立つような実用的なことが学べたと感じています.

国際人間科学部/Sさん

データサイエンスに関して初心者であった私でも分かりやすく,データについての導入にとても適した授業だったため,その後のデータを応用する授業でデータサイエンス基礎学の知識が役立ちました.また,オムニバス形式だったため,様々な視点からデータについて学べた点も良かったと思います.

経営学部/Tさん

データサイエンス基礎学を受講して良かった点は,データサイエンスの概要を体系的に理解できたことと,社会での実用例を学べたことです.データの収集から活用までのプロセスを通じて,現代社会におけるデータの重要性を実感しました.専門知識がなくても理解しやすく,学部に関わらず受講すべき授業だと思います.

工学部/Fさん

データサイエンス基礎学授業のチラシ