数理・データサイエンス・AI人材育成の取り組み

教育改善・質保証

統計学の基本事項の修得に加え、ICT（情報通信技術）を用いたデータ処理能力、分析力を身につけることを目指します。
データの加工、処理、分析は、情報や統計などの理系的な素養が必要ですが、分析結果の解釈などは文系的な素養が必要です。　その両者を兼ね備えた教育を目指します。講義及び必携PCを活用した演習を実施します。

（動画）数理・データサイエンス・AI科目受講のすすめ

データサイエンスへの誘いA/B

データサイエンス入門A/B

データサイエンス基礎A/B	Pythonを使ったデータサイエンスの一つとして、Pythonのプログラミングの方法とデータ分析の方法の両方を取得する講義を実施する。 Pythonを用いた、より高度なデータの加工、作成方法，可視化手法の修得を目指す。
データサイエンス応用A/B	Pythonを使ったデータサイエンスの一つとして、テキストマイニングを中心とした講義を実施する。テキストの特徴抽出、テキストの分類など、Twitter等のSNSの情報や、新聞記事、書籍、論文等のテキスト情報から、様々な傾向を発見するための手法の修得を目指す。
人工知能の初歩	人工知能システムの仕組みを理解し、実際にツールを駆使して課題を分析するスキルを習得する。
人工知能概論	知的な振る舞いをシステム化する原理の理解を基に、課題分析の手続き設計技法を習得する。