総合科目Ⅱ 「データサイエンス基礎」
インターネット・情報技術の進展により、ビッグデータやＡＩの活用が可能になり社会が大きく変化しています。今後のデジタル社会において、基本的なリテラシーとなる数理・データサイエンス・ＡＩの概念や手法を学び、それを活用するための基礎を身につけます。
数理・データサイエンス教育強化拠点コンソーシアムが2020年4月に定めた「数理・データサイエンス・ＡＩ（リテラシーレベル）モデルカリキュラム～データ思考の涵養～」を基にして、以下の内容を講義します。
講義概要（第１Ｑ 開講情報）
- 開講日
- 第１Ｑ 火曜日５限
- 単位数
- 1単位
- 開講形式
- オンデマンド（事前に講義ビデオおよび講義資料で学習）＋オンライン講義の併用で講義を行う。
- データ解析演習を行いますので、PCをご準備ください。
- 対象者
- １年次生
- お問い合わせ先
- 神戸大学 数理・データサイエンスセンター
- 講義予定
- ※以下のソフトが使用可能なPCをご準備ください。
- ・Microsoft Office
- ・ミーティング用Zoomクライアント（Zoomアカウントを作成する必要はありません）
- 注意事項
- 総合科目Ⅱ「データサイエンス基礎」は標準カリキュラムコースの対象科目ではありません。
| 日時 | 講義内容・担当教員 |
|---|---|
| 4/13 | イントロダクション、社会で起きている変化 齋藤 政彦（神戸大学 数理・データサイエンスセンター） |
| 4/20 | 社会におけるデータサイエンス・ＡＩ利活用 平田 燕奈（神戸大学 数理・データサイエンスセンター） |
| 4/27 | データ・ＡＩ利活用の現場・最新動向 平田 燕奈・渡邉るりこ（神戸大学 数理・データサイエンスセンター） |
| 5/11 | データ・ＡＩ利活用における留意事項 小川 賢（神戸学院大学 経営学部） |
| 5/18 | データリテラシー・データを読む 光明 新（神戸大学 数理・データサイエンスセンター） |
| 5/25 | データリテラシー・データを説明する 光明 新（神戸大学 数理・データサイエンスセンター） |
| 6/1 | データリテラシー・データを扱う 為井 智也（神戸大学 数理・データサイエンスセンター） |
| 6/8 | とりまとめ（小テスト・課題提出） |
講義概要（第３Ｑ 開講情報）
- 開講日
- 第３Ｑ 火曜日５限
- 単位数
- 1単位
- 開講形式
- オンデマンド（事前に講義ビデオおよび講義資料で学習）＋オンライン講義の併用で講義を行う。
- データ解析演習を行いますので、PCをご準備ください。
- 対象者
- １年次生
- お問い合わせ先
- 神戸大学 数理・データサイエンスセンター
- 講義予定
- ※以下のソフトが使用可能なPCをご準備ください。
- ・Microsoft Office
- ・ミーティング用Zoomクライアント（Zoomアカウントを作成する必要はありません）
- 注意事項
- 総合科目Ⅱ「データサイエンス基礎」は標準カリキュラムコースの対象科目ではありません。
| 日時 | 講義内容・担当教員 |
|---|---|
| 10/5 | イントロダクション、社会で起きている変化 齋藤 政彦（神戸大学 数理・データサイエンスセンター） |
| 10/12 | 社会におけるデータサイエンス・ＡＩ利活用 平田 燕奈（神戸大学 数理・データサイエンスセンター） |
| 10/19 | データ・ＡＩ利活用の現場・最新動向 平田 燕奈・渡邉るりこ（神戸大学 数理・データサイエンスセンター） |
| 10/26 | データ・ＡＩ利活用における留意事項 小川 賢（神戸学院大学 経営学部） |
| 11/2 | データリテラシー・データを読む 光明 新（神戸大学 数理・データサイエンスセンター） |
| 11/9 | データリテラシー・データを説明する 光明 新（神戸大学 数理・データサイエンスセンター） |
| 11/16 | データリテラシー・データを扱う 為井 智也（神戸大学 数理・データサイエンスセンター） |
| 11/30 | とりまとめ（小テスト・課題提出） |
