データサイエンス入門A・データサイエンス入門B
データサイエンスは、この10年間で飛躍的に成長している分野です。検索エンジンの入力ワードからインフルエンザの流行を予測したり、購買物のデータから個人の嗜好を分析して広告を提示するなど、現在、データサイエンスを必要としていない業界はないと言っても過言ではありません。そこで、データとは何なのか、データを活用するとはどういうことなのかについて学べる講義を開講します。
「データサイエンス入門A」、「データサイエンス入門B」は数理・データサイエンス標準カリキュラムコース データサイエンス科目です。2018～2020年度の入学者で対象学部に所属する学生は、この科目の単位を標準カリキュラムコース修了のために使うことができます。
※標準カリキュラムコースの対象学部は以下の通りです。
2018年度入学生：国際人間科学部、経済学部、経営学部、理学部、工学部、農学部、海事科学部
2019年度入学生：文学部、国際人間科学部、法学部、経済学部、経営学部、理学部、工学部、農学部、海事科学部
2020年度入学生：全学部対象（学部学科によっては、標準カリキュラムの認定を受けられない場合があります。詳細は、各学部の教務係または数理・データサイエンスセンターにお問い合わせください）
データサイエンス入門A
- 【科目区分】
- 総合教養科目
- 【講義日程】
- 第３クォーター 木曜日5限（17:00～18:30）
- 【授業形態】
- オムニバス形式のオンライン授業
- 【対象学生】
- 全学部の１、２年次生（2019,2020年度入学生）
- 【単位数】
- 1単位
- 【定員】
- 500名（抽選登録）
- 【参考】
- 昨年度の講義内容はこちらをご覧ください。
- 【講義詳細】
| 日時 | 講義内容・担当教員 |
|---|---|
| 10/1 | 「データサイエンス：なぜ今データサイエンスなのか」 齋藤 政彦（神戸大学 数理・データサイエンスセンター） |
| 10/8 | 「統計的データ分析の考え方」 青木 敏（神戸大学 大学院理学研究科） |
| 10/15 | 「データに関る法規・倫理 ～情報セキュリティポリシーの観点から～」 小川 賢（神戸学院大学 経営学部） |
| 10/22 | 「人工知能技術がもたらす未来社会」 上田 修功（理研AIP NTTCS研 / 神戸大学 大学院システム情報学研究科） |
| 10/29 | 「データサイエンスと物理学」 西野 友年（神戸大学 大学院理学研究科） |
| 11/5 | 「人工知能ビジネス活用の四つの波：IT企業におけるデータサイエンス事業」 森永 聡（NEC データサイエンス研 / 神戸大学 数理・データサイエンスセンター） |
| 11/19 | 「データサイエンスの農業への応用」 大川 剛直（神戸大学 大学院システム情報学研究科） |
| 11/26 | とりまとめ |
データサイエンス入門B
- 【科目区分】
- 総合教養科目
- 【開講日程】
- 第４クォーター 木曜日5限（17:00～18:30）
- 【授業形態】
- オムニバス形式のオンライン授業
- 【対象学生】
- 全学部の１、２年次生（2019,2020年度入学生）
- 【単位数】
- 1単位
- 【定員】
- 500名（抽選登録）
- 【参考】
- 昨年度の講義内容はこちらをご覧ください。
- 【講義詳細】
| 日時 | 講義内容・担当教員 |
|---|---|
| 12/3 | 「データサイエンスと政治学」 品田 裕（神戸大学 大学院法学研究科） |
| 12/10 | 「データサイエンスと経営学：フィンテックと金融の未来」 藤原 賢哉 (神戸大学 大学院経営学研究科) |
| 12/17 | 「データサイエンスと数学：数学ソフトウェアとその応用」 高山 信毅（神戸大学 大学院理学研究科) |
| 12/24 | 「ビッグデータを活用した人工知能技術：確率的構造モデリングと産業応用」 本村 陽一（産業技術総合研究所 人工知能研究センター/神戸大学 数理・データサイエンスセンター） |
| 1/7 | 「Language Studies and Statistics」 石川 慎一郎（神戸大学 大学教育推進機構） |
| 1/14 | 「データサイエンスと生物統計学：高校や大学で習う統計学はこんな風に役にたっている！」 大森 崇 (神戸大学 大学院医学研究科) |
| 1/28 | 「データサイエンスとビッグサイエンス：LHC加速器を使った素粒子実験」 藏重 久弥（神戸大学 先端融合研究環） |
| 2/4 | とりまとめ |
