タイトル「2018年度」、フォルダ「2018年度 - 大学院
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開講年度   2018   開講時期   後期  
コースナンバー    
科目コード   MG000030  
科目名   データサイエンス特論  
担当教員(所属)   皆本 晃弥(工学系研究科),堀 良彰(全学教育機構),山下 宗利(芸術地域デザイン),竹村 敏彦(経済学部),田中 宗浩(農学部),稲葉 繁樹(農学部),北垣 浩志(農学部),半田 賢司(工学系研究科),廣友 雅徳(工学系研究科),木村 拓馬(工学系研究科),日比野 雄嗣(工学系研究科),中川 泰宏(工学系研究科),上原 崇人(工学系研究科),川口 淳(医学部),富永 広貴(医学部),西郡 大(アドミッションC)  
単位数  
曜日・校時   水3  
講義概要 本授業では、専門分野を越えて、地域・社会の課題に対し、データに基づく思考や判断のできる能力を育成するため、データサイエンスの素養を有し、自身の経験や勘ではなくデータを活用して円滑なコミュニケーションが行える力、「データコミュニケーション力」の育成を図る。そのために、本授業では、自治体や企業等におけるデータサイエンスのニーズや問題解決事例、オープンデータの活用例、そこで使われている手法等を紹介し、それを踏まえ、学生にはデータに基づいた改善策を考えてもらう。  
開講意図 本講義では、自治体や企業の実務家と連携し、実際の事例を通じてデータサイエンスが使われている現場について知り、様々な問題に対する分析のニーズを知ることを目的とする。  
到達目標 (1) データサイエンスの社会における重要性について理解する。
(2) データサイエンスのいくつかの事例を通じて、そこから得られる情報とその価値を考えられる。  
授業計画 詳細は,参加企業や自治体と調整中。

第1回 授業の説明、データサイエンスの重要性について

第2~5回 企業や自治体などの実務家によるデータサイエンスの事例紹介

第6~7回 事例紹介を踏まえて,現状の課題の確認と,その課題について検証するためのデータについてのグループ討論 

第8回 全体討論

 
成績評価の方法と基準 授業への取り組み(グループワーク状況なども含む),毎回の課題,最終レポート等によって,総合的に判断する.
およその目安は,授業への取り組み20%,毎回の課題40%、最終レポート40%である.  
開示する試験問題等 課題,最終レポート  
開示方法 答案の開示を希望する人は,各研究科の担当教員に問い合わせること.  
教科書
資料名
著者名 発行所名・発行者名 出版年
備考(巻冊:上下等) ISBN
特に指定しない。  
     
   
オフィスアワー 皆本:月曜日2校時および随時(メールで事前予約必要)  
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