データサイエンス入門

近年、インターネットの発展やコンピュータの能力の著しい向上により、ビッグデータや人工知能技術の活用が可能となり、様々な分野でデータサイエンスが活用されています。この講義ではデータサイエンスの入門として、データサイエンスの基礎とその応用事例、社会との関わり、価値の創造について学びます。

・2018年度～2021年度の入学生は、数理・データサイエンス標準カリキュラムコースの指定科目となります。（一部の学部を除く．詳細はこちらを参照してください）

・原則的に本講義は遠隔（オンデマンド型（BEEF）、リアルタイム型(Zoom)の併用）で行います。
BEEFにおいて提示される各回担当者の指示に十分注意し、連絡を見落とすことがないようにしてください。

日時	講義内容	担当教員
6/13	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（神戸学院大学経営学部）
6/20	統計的データ分析の考え方	首藤信通（神戸大学数理・データサイエンスセンター）
6/27	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）
7/4	人工知能技術がもたらす未来社会	上田修功（理研AIP NTTCS研）
7/11	素粒子物理学とデータサイエンス	前田順平（神戸大学大学院理学研究科）
7/25	データサイエンスと言語学：言葉を教えてわかること	石川慎一郎（神戸大学大学教育推進機構）
8/1	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）
8/8	まとめ・定期試験

日時	講義内容	担当教員
10/6	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（神戸学院大学経営学部）
10/13	統計的データ分析の考え方	首藤信通（神戸大学数理・データサイエンスセンター）
10/20	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）
10/27	人工知能技術がもたらす未来社会	上田修功（理研AIP NTTCS研）
11/10	実社会ビッグデータとAIによるデジタル変革(DX)推進：産業、サービス、生活における現象の確率モデリング	本村陽一（産業技術総合研究所人工知能研究センター /神戸大学大学院理学研究科）
11/17	データサイエンスと経営学：金融とデジタル化の未来	藤原賢哉（神戸大学大学院経営学研究科）
11/24	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究所 /神戸大学大学院理学研究科)
12/1	まとめ・定期試験