山口大学教務システム - 4261120320-データサイエンス特論

開講年度	開講学部等
2025	大学院創成科学研究科（博士後期）
開講学期	曜日時限	授業形態	AL（アクティブ・ラーニング）ポイント
前期	未定
時間割番号	科目名[英文名]			使用言語	単位数
4261120320	データサイエンス特論[Special Lecture on Data Science]			日本語	2
担当教員（責任）[ローマ字表記]					メディア授業
山口真悟[YAMAGUCHI Shingo]					ー
担当教員[ローマ字表記]
山口真悟　[YAMAGUCHI Shingo], 王　元元　[OH Gengen]
特定科目区分		対象学生		対象年次
ディプロマ・ポリシーに関わる項目			カリキュラムマップ(授業科目とDPとの対応関係はこちらから閲覧できます)

授業の目的と概要

データサイエンスはデータを活用して新い価値を生み出す学問です。先端分野である機械学習や深層学習などのAI技術とも関連しており、学術的な研究や産業界での応用に注目が集まっています。情報通信産業に限らず、自動車や健康医療、インフラ、エンターテイメント、農業など、あらゆる分野で求められています。この講義ではデータサイエンスの技術を学ぶとともに、実社会における課題解決を演習します。

授業の到達目標


・データサイエンスの必要性や実社会とのつながりを説明できる．・データサイエンス技術によって洞察を得ることができる．・データサイエンスの基礎技術を説明でき，その一部が実装できる．・実社会の問題へ応用できる。

授業計画

【全体】

第１～５回はデータサイエンスの基礎技術を学ぶ
第６～10回はデータサイエンスの応用技術を学ぶ
第11～15回は演習を行う

	項目	内容	授業時間外学習	備考

第1回	データサイエンスの基礎技術①	データサイエンスの基礎技術について解説する。	授業前にデータサイエンスの基礎技術について調査を行う。授業後に学修した内容を確認する。（学習時間の目安：４時間）

第2回

データサイエンスの基礎技術②

データサイエンスの基礎技術について解説する。

授業前にデータサイエンスの基礎技術について調査を行う。授業後に学修した内容を確認する。（学習時間の目安：４時間）

第3回

データサイエンスの基礎技術③

データサイエンスの基礎技術について解説する。

授業前にデータサイエンスの基礎技術について調査を行う。授業後に学修した内容を確認する。（学習時間の目安：４時間）

第4回

データサイエンスの基礎技術④

データサイエンスの基礎技術について解説する。

授業前にデータサイエンスの基礎技術について調査を行う。授業後に学修した内容を確認する。（学習時間の目安：４時間）

第5回

データサイエンスの基礎技術⑤

データサイエンスの基礎技術について解説する。

授業前にデータサイエンスの基礎技術について調査を行う。授業後に学修した内容を確認する。（学習時間の目安：４時間）

第6回

データサイエンスの応用①

データサイエンスの応用について解説、演習する。

授業前にデータサイエンスの応用技術について調査を行う。授業後に学修した内容を確認する。（学習時間の目安：４時間）

第7回

データサイエンスの応用②

データサイエンスの応用について解説、演習する。

授業前にデータサイエンスの応用技術について調査を行う。授業後に学修した内容を確認する。（学習時間の目安：４時間）

第8回

データサイエンスの応用③

データサイエンスの応用について解説、演習する。

授業前にデータサイエンスの応用技術について調査を行う。授業後に学修した内容を確認する。（学習時間の目安：４時間）

第9回

データサイエンスの応用④

データサイエンスの応用について解説、演習する。

授業前にデータサイエンスの応用技術について調査を行う。授業後に学修した内容を確認する。（学習時間の目安：４時間）

第10回

データサイエンスの応用⑤

データサイエンスの応用について解説、演習する。

授業前にデータサイエンスの応用技術について調査を行う。授業後に学修した内容を確認する。（学習時間の目安：４時間）

第11回

課題演習①

データサイエンスの課題演習を行う。