データサイエンス教育
本学では2022年度入学生から、データサイエンス入門（1年後期）とデータサイエンス演習（2年前期）を全学部に必修科目として導入しました。
大量のデータからその背後に潜む特徴や傾向を発見し、意思決定に活かす力は、これからの時代、文系・理系を問わず必要とされる能力です。
情報処理とデータサイエンス
近年の情報ネットワークシステムの基本構成や使い方、使用にあたっての情報倫理やセキュリティについて学び、情報機器の基本操作を学習します。また様々な場面で、データに基づく意思決定ができる基礎的な能力を養うこと、すなわち「データ思考の涵養」を目指します。
- 科 目
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情報処理入門/データサイエンス入門/データサイエンス演習
データサイエンス入門
量的・質的といったデータの種類、その効果的な可視化（グラフ化）、平均・標準偏差などの基本統計量の計算方法、代表的な統計解析手法や機械学習（AI）のアルゴリズム、それらの手法の実社会への活用事例など、データサイエンスに関する広範な知識を身に付けます。
データサイエンス演習
データサイエンス入門で学んだ代表的な統計解析手法やAIをR言語で実装し、実データを用いた分析を行います。数値データだけでなく、テキストも分析対象とし、データの前処理から分析結果の解釈まで、基本的なデータ分析フローを体感してもらいます。
授業評価分析
- 担当
- 共通教育センター
