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．データサイエンスの基礎として，データ分析の進め方,データ分析の設計方法，収集したデータの観察方法，データ分析手法，データ可視化手法を学ぶ．データエンジニアリングとしては，ビッグデータの活用事例，コンピュータで扱うデータ表現，IoT(Internet of Things)等によるデータ収集方法，データ処理・加工の方法，ITセキュリティ等を扱う．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，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】(所要時間:各回110分程度) ・教材の内容に目を通して,内容と疑問点を把握しておく。 【復習】(所要時間:各回80分程度) ・指定された課題に取り組む。

所要時間: 最低でも190分程度の予習復習が必要である．