データサイエンスとデータエンジニアリングの基礎

概要

本科目では，データサイエンスおよびデータエンジニアリング，AI技術の基本的な概念と手法，応用例を学ぶことで，データから意味を抽出し，現場にフィードバックするための方法を理解する．まず，データの観察および可視化，データの分析手法を学ぶ．次に，データ収集方法，データ処理・加工の方法等を扱う．さらに，AI技術の基礎として，AIと社会のかかわり，機械学習および深層学習の基礎を扱う．実際にデータを分析する演習を通じて，データサイエンスの基礎を実践的に身につける．本科目は，全学共通教育におけるカリキュラム・ポリシーの4.にある，「データサイエンス」のカテゴリーに対応する．

目標

数理・データサイエンス・AI教育(リテラシーレベル)の教育を補完的・発展的に学び，数理・データサイエンス・AI教育(応用基礎レベル)として，データから意味を抽出し，現場にフィードバックする能力，AIを活用し課題解決につなげる基礎能力を修得すること，そして，自らの専門分野に数理・データサイエンス・AIを応用するための大局的な視点を獲得することを本授業のねらいとする．

授業外の学習

【予習】30分程度 講義の内容についての資料を事前に配布する．内容をよく理解しておく． 【復習】160分程度 講義や演習の内容についてよく復習し，必要に応じて課題に取り組む．

所要時間: 190分程度