令和元年度以前入学者
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対応表
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| 授業に含まれている内容・要素 | 授業概要 | 左記に対応する主な授業科目 |
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現在進行中の社会変化（第４次産業革命、Society 5.0、データ駆動型社会等）に深く寄与しているものであり、それが自らの生活と密接に結びついている
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必修科目である「情報の科学」において、社会で起きている変化及びデータ・AI利活用の最新動向についての仕組みを詳細に学び、同じく必修科目である「統計学から未来を見る」で実践をとおして学ぶ。選択科目では、Python、Youtube等の具体的なサービスや、クラウドと連動したセンサーなどを用いたプログラミング等を学ぶことができ、ビッグデータに触れ、そのデータが形作るAI及び駆動する社会を実践をとおして理解することができる。 | 情報の科学 統計学から未来を見る クラウド時代の「ものグラミング」概論 Pythonデータ分析入門 動画配信サービスを用いた情報発信演習A 動画配信サービスを用いた情報発信演習B Society5.0概論 統計ソフトRによるビッグデータ分析 |
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「社会で活用されているデータ」や「データの活用領域」は非常に広範囲であって、日常生活や社会の課題を解決する有用なツールになり得るもの
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必修科目である「情報の科学」において、社会で活用されているデータ及びデータ・AIの活用領域についての仕組みを詳細に学び、同じく必修科目である「統計学から未来を見る」で、RESASを用いて人の行動ログデータのビッグデータを扱い実践的に学ぶ。選択科目では、Python等を活用し、オープンデータを用いることで、医療や少子化をはじめとする日常生活や社会の課題に対して、仮説検証、知識発見、原因究明、計画策定等ができることを理解する。 | 情報の科学 統計学から未来を見る Pythonデータ分析入門 統計ソフトRによるビッグデータ分析 白書の講読と議論 地域課題解決と政策立案のための統計データ分析 |
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様々なデータ利活用の現場におけるデータ利活用事例が示され、様々な適用領域（流通、製造、金融、サービス、インフラ、公共、ヘルスケア等）の知見と組み合わせることで価値を創出するもの
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必修科目である「統計学から未来を見る」において、RESASを用いたデータ取扱のための技術を実践的に学び、AIの仕組みについて、同じく必修科目である「情報の科学」で掘り下げて学ぶ。選択科目では、主にRESASとPythonを用いた実践的なデータ活用技術・事例に加え、Rによるビックデータ分析を理解する。 | 情報の科学 統計学から未来を見る Pythonデータ分析入門 ビジネス・データ分析 データで考える日本の未来（データサイエンス） 統計ソフトRによるビッグデータ分析 金融リテラシー 白書の講読と議論 地域課題解決と政策立案のための統計データ分析 |
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活用に当たっての様々な留意事項（ELSI、個人情報、データ倫理、ＡＩ社会原則等）を考慮し、情報セキュリティや情報漏洩等、データを守る上での留意事項への理解をする
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必修科目である「情報処理基礎」において、主にデータ倫理、AI社会原則等のデータ・AIを扱う上での基礎的な留意事項を学び、同じく必修科目である「情報の科学」ではセキュリティ面のデータを守る上での留意事項を掘り下げる。選択科目では、暗号化や、個人情報保護、著作権等の理解を深めることができる。 | 情報処理基礎 情報の科学 数学的発想法 動画配信サービスを用いた情報発信演習A 動画配信サービスを用いた情報発信演習B |
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実データ・実課題（学術データ等を含む）を用いた演習など、社会での実例を題材として、「データを読む、説明する、扱う」といった数理・データサイエンス・ＡＩの基本的な活用法に関するもの
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必修科目である「統計学から未来を見る」において、RESASを用いた基礎的なデータを読み方、説明方法、扱い方を実践的に学ぶ。選択科目においては、統計手法を中心に、RESASや白書、医療データや自身の金融行動等を用いて、社会での実例を題材とした「データを読む、説明する、扱う」についての理解を深める。 | 統計数学A 統計学から未来を見る ビジネス・データ分析 データで考える日本の未来（データサイエンス） 統計ソフトRによるビッグデータ分析 金融リテラシー 白書の講読と議論 地域課題解決と政策立案のための統計データ分析 |
| 統計及び数理基礎 | – | 統計数学A 統計数学B 数学的発想法 確率・統計解析Ａ 確率・統計解析B 信頼性工学Ａ 信頼性工学B 確率・統計及び演習 確率論基礎 実験・調査分析法 バイオ統計学演習Ａ バイオ統計学演習B |
| アルゴリズム基礎 | 情報の科学 情報・計算科学基礎 |
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| データ構造とプログラミング基礎 | 情報の科学 クラウド時代の「ものグラミング」概論 シェルスクリプトを用いた「ものグラミング」演習 シェルスクリプト言語論 プログラミング演習 |
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| 時系列データ解析 | ||
| テキスト解析 | ||
| 画像解析 | ||
| データハンドリング | Pythonデータ分析入門 情報・計算科学基礎 プログラミング演習 確率論基礎 バイオ統計学演習Ａ バイオ統計学演習B バイオデータベース演習Ａ バイオデータベース演習B ビジネス・データ分析 統計データ分析の基本（多変量解析） 統計ソフトRによるビッグデータ分析 |
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| データ活用実践（教師あり学習） | 実験・調査分析法 統計データ分析の基本（多変量解析） |
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| データ活用実践（教師なし学習） |