Bコース データサイエンス 『実践コース』
データサイエンス
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データサイエンスに必要な知識・スキルの基礎を学んだ後、実際のサンプルデータ等を用いて行う実践的な価値創造プロセスを習得するためのコースです。アクティブラーニングやプロジェクトベーストラーニングにより、実際に手を動かしながら学ぶことができます。

修了要件

基礎コース修了または同等学力の認定及び実践コース2単位以上修得。「基礎コース修了証」取得後に本コースを修了した受講生には、「実践コース認定証」を発行します。

構成科目

科目分類
科目名
開講大学
単位数
開講区分
スタディグループ
数理・データ スタディグループⅠ受付中
大阪大学
1
演習
開講時期
2020年10月24日 ~ 2020年12月19日
概要
「生体作用に影響する因子の可視化」(遠隔実施) 第1回:10月24日(土)13-16時 課題提示 第2回:11月14日(土)13-16時 グループワーク 第3回:11月28日(土)13-16時 グループワーク 第4回:12月19日(土)13-16時 成果発表
演習
教師あり学習終了
滋賀大学
2
講義
開講時期
2020年4月8日 ~
概要
演習
教師なし学習終了
滋賀大学
2
講義
開講時期
2020年4月8日 ~
概要
PBL
データサイエンス特論2受付終了
神戸大学
1
演習
開講時期
2020年12月23日 ~ 2020年12月25日
概要
現在進行中の第4次産業革命においては、IoT、AI(人工知能)、ビッグデータの利用が鍵となり、データサイエンスが新しい学問分野を生み出し、様々なビジネスへの活用も進みつつある。この授業では、人工知能技術のユーザ側の企業と、技術提供企業(シーズ側企業)の事例報告を基に、データサイエンスの実質的応用について課題解決型ワークショップを行う。
演習
実践データ科学演習A終了
神戸大学
1
演習
開講時期
2020年9月7日 ~ 2020年9月9日
概要
神戸市等の地方自治体から、実際の課題と関連する可能性のあるデータの提供を受け、データ解析・分析による課題の設定と解決を目指したグループワークによるPBL(Project Based Learning)を実施する。 教員によるチュータリングを行うとともに、PCおよびExcel、R、Python等も随時活用し、データ分析、解析能力も同時に涵養する。
演習
実践データ科学演習B終了
神戸大学
1
演習
開講時期
2020年9月14日 ~ 2020年9月16日
概要
兵庫県等の地方自治体から、実際の課題と関連する可能性のあるデータの提供を受け、データ解析・分析による課題の設定と解決を目指したグループワークによるPBL(Project Based Learning)を実施する。 教員によるチュータリングを行うとともに、PCおよびExcel、R、Python等も随時活用し、データ分析、解析能力も同時に涵養する。
PBL
オープンイノベーションWS「金融ビジネスと情報システム工学」受付終了
神戸大学
1
演習
開講時期
2021年2月15日 ~ 2021年2月16日
概要
現代の金融ビジネスでは、ITがベースとなっており、ITの理解なしにはビジネスや社会を動かす事はできない。この特別講義では、アルゴリズム・データ構造、サイバーセキュリテイ、情報通信ネットワークなどの情報システム工学の基礎技術が実際の金融ビジネスの中でどのように活用されており、深い関係を持っているかを体験するグループワークによるPBL(Project Based Learning) を行う。 授業の概略は以下のとおり。 1日目 2限目 ガイダンス、アルゴリズムとデータ構造 3~5限目 企業におけるシステム開発の全体と業務フロー設計 2日目 2限目 人工知能 概説 3限目 メガ金融グループにおける人工知能の活用事例紹介 4・5限目 人工知能アイデアソン、振り返り・表彰
PBL
データサイエンスコンテスト型PBL実習受付終了
神戸大学
1
演習
開講時期
2021年1月1日 ~ 2021年2月28日
概要
データサイエンスコンテストによるPBL実習を通して、Pythonを用いたデータの一連の取り扱い方を実践的に学ぶ。 1日目  2限目 Jupyter Notebookの使い方  3限目 データの扱い・可視化  4限目 分類問題・回帰問題  5限目 データの前処理・コンテストの説明 2日目 5限目 チュートリアル・セミナー 3日目 5限目 チュートリアル・セミナー 4日目 3・4限目 コンテストの結果発表・振り返り ◎コンテスト課題への取り組みは1~4日目までの期間(1ヶ月程度)で随時実施すること。
PBL
実践的データマイニング1終了
和歌山大学
2
演習
開講時期
2020年8月24日 ~ 2020年8月28日
概要
経営の重要問題は在庫管理.売れ残り管理コスト増加,在庫不⾜の販売機会喪失.データマイニングの⼿法・分析⼿法・流通業界に関する講義をし,POSデータから様々な販売ロス削減に挑戦.売上と天候気温の相関,重点的ロスが出るカテゴリ,廃棄傾向が⾼まる価格帯,チャンスロス可能性の製造商品,調査店舗間ロス傾向の差異や多種のデータが含まれる膨⼤なPOSデータの問題点の解決策を探る.企業担当者との発表会や議論する.
PBL
実践的データマイニング2終了
和歌山大学
2
演習
開講時期
2020年9月24日 ~ 2020年9月29日
概要
地⽅企業は⾼齢化・出⽣率減少・雇⽤多様化・若者県外流出・中⼼街空洞化・社会環境変化の対応に迫られる.問題解決のむやみな⾏動は理解が得られず解決に必要なデータは何か結果を分析し,提案.データマイニングの⼿法・分析の講義後,地⽅企業の問題を考え,仮説を⽴て必要なデータについて検討,データ収集を⾏う.また,可視化を⾏い仮説の検証を⾏う.その結果から問題の解決策を探る.企業担当者との発表会や議論する.
PBL
データサイエンスPBLⅠ終了
奈良先端科学技術大学院大学
1
演習
開講時期
2020年7月28日 ~ 2020年9月29日
概要
情報科学、バイオサイエンス、物質科学に関わるデータ駆動型科学の最先端の基礎的な知識とスキルを身につけること、および、データサイエンスの手法を他分野での応用に活かすため、専門の異なる研究者・技術者が協力して融合分野を開拓する際に必要となる異分野間コミュニケーションの能力や挑戦性・総合性を育成することを目的とする。

注意事項