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講座詳細

文理融合データサイエンスプログラム

データ・AIの活用データの活用戦略を考える人材データを活用し新たなビジネスモデルを創出する人材AI・データサイエンスデータエンジニアリングデータを分析する人材

第1クォーター:4月8日~  第3クォーター:10月1日~

金沢大学 角間キャンパス

講座内容

本プログラムでは、観光関連データなどを題材にデータサイエンスに関連する基礎的・応用的な専門教育科目を体系的に編成して構成しており、それらを順に追って学習します。高等学校の数学 IA と IIB 程度とマイクロソフトエクセルを使う知識を前提としています。また、演習等でノートパソコンを利用します(オンライン・オンデマンド受講の場合はデスクトップパソコンでも可)。まず、最初に「数理・データサイエンス基礎及び演習」にて基礎的な数理や基礎的なデータサイエンス・統計について学びます。この科目を最初に履修して下さい。次に、「観光調査法」において、データサイエンスで必要となるデータを得るための調査法などについて学びます。そして、「観光データ解析演習」および「観光データ解析応用」にて、観光関連のデータなどを用いて、データサイエンスについての演習を行います。なお、「観光データ解析演習」を履修した後に、「観光データ解析応用」を履修するようにして下さい。応用的科目として、「時空間データ解析」があります。地理情報システムデータなど時空間データの解析方法などについて学びます。基本的は、上記の順で科目の履修を行うように計画してください。

実施詳細

講義名 文理融合データサイエンスプログラム
設置学部・担当部局等 融合学域
担当教員(職・氏名) 融合研究域 融合科学系 教授 中山 晶一朗
概要 本プログラムでは、データサイエンスの基礎となる数理的基礎及び統計理論を学ぶとともに、観光に関するデータなどを用いて実践的な学修により各種統計手法を修得し、実社会で活用することを目的としています。
また、課題を解決するためのデータサイエンスに関するスキルだけでなく、文理融合の幅広い視野での考察など、融合学域独自の教育コースを提供します。
【到達目標】
(1)数理・データサイエンティストの基礎的な内容について修得する。
(2)論文から、調査手法や得られた結果、考察を読み取ることかできる。
(3)サンプル・データを用いて解析し、出力された結果を読み取ることができる。
(4)仮説をたて、それに対してどのような解析手法が適切かを理解できる。
(5)データ解析を通して、統計分析手法及び機械学習手法などを学修し、モデルの評価ができる。
(6)データの特性を理解し、応用的な分析ができる。
受講資格・条件・前提知識の目安 高校2年次までの数学(数学IA・数学IIB)の知識が必要な場合があります。
期間・スケジュール 履修期間:第1クォーターから第3クォーター、開始クォーター:第1クォーター(4月8日~)
※データ解析入門者は第3クォーター(10月1日~)からの開始が望ましい。
修了要件 6単位を修得すること
対象者 高等学校等を卒業した者又はこれと同等以上の学力があると認められた者(過去に高等学校等の在校歴のある者を含む)
申込方法 以下の書類を、履修を希望するリスキリングプログラムを開講する学域にご提出ください。
①⼊学・継続願書(本学所定の⽤紙)
 プログラムコーディネーターの署名(出願承諾のメールの写しでも可)が必要です。
②最終出⾝学校からの以下のいずれかの証明書
・卒業証明書  ・修了証明書  ・学位授与証明書
・退学等証明書(過去に高等学校等に在校歴がある(出願時点で在校していない)者)
 ※出願時に卒業等見込みの場合は卒業等見込証明書を提出してください。
 ※同一のリスキリングプログラムに継続して出願する場合は、省略できます。
③在職中の者または⼊学時に在職する予定の者は、所属⻑の承諾書(本学所定の用紙)
 ※同一のリスキリングプログラムに継続して出願する場合は、省略できます。
④検定料9,800円(継続して出願する場合は不要)
 本学所定の振込依頼書により、「電信扱」が利⽤できる⾦融機関(ゆうちょ銀⾏、郵便局を除く)から振り込んでください。
⑤学⽣証作成票(本学所定の⽤紙)
 ※継続して出願する場合は、省略できます。
募集期間 前期 第1~4クォーター 令和6年 3月 1日(金)~13日(水)
後期 第3~4クォーター 令和6年 8月21日(水)~30日(金)
受講料 検定料:9,800円
入学料:28,200円
授業料:1単位につき14,800円
特記事項
問合せ先 プログラムコーディネーター:融合研究域融合科学系 中山 晶一朗
メールアドレス:nakayama@staff..kanazawa-u.ac.jp

担当:融合系事務部学生課教務係
メールアドレス:yugokyomu@adm.kanazawa-u.ac.jp
参考URL https://kureskilling.w3.kanazawa-u.ac.jp/