タイトル

科目番号 教室 登録人数 履修登録方法 対面/遠隔
学共222   [金2]文講114   100   抽選対象   遠隔授業  
開講年度 期間 曜日時限 開講学部等
2024 前学期 金2 国際地域創造学部国際地域創造学科  
講義コード 科目名[英文名] 単位数
g00628001 データサイエンス概論   2  
担当教員[ローマ字表記]
山田 健太 [Kenta Yamada]  
授業の形態
講義
 
アクティブラーニング
学生が文献や資料を調べる
 
授業内容と方法
商品の売り上げ,インターネット上の書き込み,サッカーの試合中の人やボール動きや生体情報など身の回りの様々なものやサービスが電子化され,コンピュータには日々膨大なデータが蓄積される時代になりました.これらのデータを分析することにより,様々な仮説検証が行えるようになり新たな学術的な発見やサービス開発が行われ始めています.
本講義では,スポーツ,社会経済,生物・生態,製品の製造過程,在庫管理など様々な分野における最先端のデータサイエンスに関する研究を講師の先生に紹介してもらい,背景(ドメイン)知識,データの取得から下処理・分析・モデリングの方法,そして実社会への応用などを学ぶことによってデータサイエンスの知識を深めます.
 
URGCC学習教育目標
情報リテラシー、問題解決力、専門性
 
達成目標
様々な分野における最先端のデータサイエンスに関する研究を聞きデータサイエンスの概要や手法を理解する.また,毎回の小レポートを作成することによって,講演を聞いてその要点をまとめる力や質問する力を身につける.[情報リテラシー,問題解決力,専門性]
 
評価基準と評価方法
毎回授業内で作成する小レポート 100%
 
履修条件
特になし
 
授業計画
各回の進行,レポートの採点などは山田が行う
1. 4/12 [対面] ガイダンス:授業の進め方.データサイエンスとは何か?なぜデータサイエンスを学ぶのか?
2. 4/19 [オンデマンド(指定)] データサイエンス×企業ネットワーク 講師:高安秀樹先生(東京工業大学)
3. 4/26 [オンライン] データサイエンス×認知 講師:松宮一道先生(東北大学)
4. 5/10 [対面] データサイエンス×テキストデータ 講師:榊剛史先生(株式会社ホットリンク)
5. 5/17 [オンライン] データサイエンス×コウモリ 講師:飛龍志津子先生(同志社大学)
6. 5/24 [オンデマンド(指定)] データサイエンス×半導体工場 講師:高安秀樹先生(東京工業大学)
7. 5/31 [オンデマンド(選択)] 下記オンデマンド教材から一つを選ぶ
8. 6/7 [オンデマンド(選択)] 下記オンデマンド教材から一つを選ぶ
9. 6/14 [対面] データサイエンス×赤ちゃん 講師:吉田さちね先生(東邦大学)
10. 6/21 [オンデマンド(指定)] データサイエンス×在庫管理・自動発注 講師:江崎貴裕先生(東京大学)
11. 6/28 [オンデマンド(指定)] データサイエンス×触覚 講師:田中由浩先生(名古屋工業大学)
12. 7/5 (仮) [対面] データサイエンス×出会い 講師:川畑 拓也先生(株式会社MiDATA)
13. 7/12 [オンデマンド(選択)] 下記オンデマンド教材から一つを選ぶ
14. 7/19 [対面] データサイエンス×生態系 講師:島田尚先生(東京大学)
15. 7/26 [対面] データサイエンス×ソーシャルメディア,まとめ 講師:山田健太 (琉球大学)




[オンデマンド教材]
・データサイエンス×沖縄交通 講師:神谷 大介先生(琉球大学)
・データサイエンス×沖縄言葉 講師:岡崎威生先生(琉球大学)
・データサイエンス×沖縄経済 講師:獺口浩一先生(琉球大学)
・データサイエンス×台風 講師:宮田龍太先生(琉球大学)
・データサイエンス×ヒトゲノム多様性 講師:木村亮介先生 (琉球大学)
・データサイエンス×野生動物調査 講師:松本晶子先生(琉球大学)
・データサイエンス×実験心理学 講師:岡崎聡先生(琉球大学)
・データサイエンス×病理診断 講師:上原和樹先生(琉球大学)


※ 対面授業は新型コロナウィルスの感染状況によってオンライン授業に変更になることがあります
 
事前学習
データサイエンス×〇〇の〇〇の部分について事前に調べる.またデータを用いてどのようなアプローチが可能かについて考える.
 
事後学習
授業の講演内容に関して書籍やインターネットで調べ知識を掘り下げる.また,どのようなデータがあればさらに研究が進展するかについて考察する.
 
教科書にかかわる情報
 
教科書全体備考
 
 
参考書にかかわる情報
 
参考書全体備考
 
 
使用言語
日本語
 
メッセージ
受講人数が上限に達している場合は追加履修は許可しません.
 
オフィスアワー
火曜10:30〜11:30 文系研究棟 521
事前に下記メールアドレスへ連絡しアポイントメントをとるようにしてください
 
メールアドレス
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URL
データサイエンティスト養成履修カリキュラム:https://www.grs.u-ryukyu.ac.jp/ds_literacy/#%E5%AD%A6%E7%94%9F%E5%90%91%E3%81%91%E3%82%AB%E3%83%AA%E3%82%AD%E3%83%A5%E3%83%A9%E3%83%A0
 

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