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
6/12	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）
6/19	データサイエンスにおける数学・統計の基礎	首藤信通（神戸大学数理・データサイエンスセンター）
6/26	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）
7/3	機械学習入門～機械学習はどのような技術か？どのような応用があるか？～	上田修功（理研AIP / NTT CS研）
7/10	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）
7/14 （金）	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）
7/24	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）
7/31	まとめ・定期試験

日時	講義内容	担当教員
10/5	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）
10/12	データサイエンスにおける数学・統計の基礎	首藤信通（神戸大学数理・データサイエンスセンター）
10/19	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）
10/26	機械学習入門～機械学習はどのような技術か？どのような応用があるか？～	上田修功（理研AIP / NTT CS研）
11/2	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）
11/9	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)
11/16	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）
11/30	まとめ・定期試験