Datascience certificate

数理・データサイエンス・AI教育プログラム

郡山女子大学および同短期大学部では、近年の社会状況を鑑み、数理・データサイエンス・AIに関する教育を行うこととしました。
本教育を、数理・データサイエンス・AI教育プログラム(仮称)(*)として位置づけ、令和2 (2020) 年度より科目「数理・データサイエンス基礎」を設置しました。
(*) 今後、名称は変わることがあります。


構 成
科目
本プログラムでは、科目「数理・データサイエンス基礎」に加え、大学では「情報処理演習」等の 科目、短期大学部では「情報処理I」等の科目を履修し修得することで数理・データサイエンス・AIの基礎的な素養を得ることとしています(**)
(**) 社会状況等を踏まえ、今後、構成が変わることがあります。
データサイエンスやAIの内容は変化が激しいため、適宜見直しが行われます。これまでの授業内容は、本ウェブサイトの教育情報の公開ページ内の授業計画をご覧ください。
授業概略

■情報処理演習/情報処理I

パソコンの普及及びネットワーク化の急激な進展を踏まえ、今後必要となる情報処理技術である コンピュータ、ネットワーク及びオフィスソフトの基礎技術を学ぶ。とくに本演習ではオペレー ティング・システム(OS)の基本操作・メールやウェブの利用方法・文書作成について学習する。

■数理データサイエンス基礎

【令和2(2020)年度】

データを扱うための表現およびデータから情報を抽出する方法を学ぶことを目的とする。
今日では、コンピュータの発達・インターネット等の情報網に発達により大量のデータが得られるようになったことやディープ・ラーニングに代表される情報処理技術の進展により、 いかにデータから情報を抽出するかということがこれまで以上に重要となった。
本講義では、データを扱うための基礎的な数理表現およびデータから情報を抽出する基本的な方法を学ぶ。

【令和3(2021)年度】

数理・データサイエンス・Artificial Intelligence (AI) の社会に与える影響・データを扱う上での注意事項・データを扱うための表現・データから情報を抽出する方法を学ぶことを目的とする。
本講義では、数理・データサイエンス・AIに基づく社会の変化、大量のデータを扱う場合の留意点、データを扱うための基礎的な数理表現、データから情報を抽出する基本的な方法を学ぶ。
自己点検
本プログラムは適宜見直しが行われます。見直し等に係る自己点検の情報は本ページにて公開する予定です。

お知らせ

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