数理・DS・AI応用基礎レベル教育プログラム

「群馬大学では,数理データ科学教育研究センターが中心となり,データサイエンス教育の応用基礎レベルの修得に取り組んでいます。」

・この教育プログラムの対象科目の開講状況

修了要件:必修科目である「データ・サイエンス」と,選択科目である「Python入門」「データサイエンス応用」「データサイエンス・AI・機械学習」のうち1科目以上を取得すること。

選択科目についてはこちらをご確認ください。

令和4年度(2022年度)

学部 科目名(時間割コード) 学年 必修・選択 単位数
情報学部 データ・サイエンス(LB1167) 1 必修 2
データ・サイエンス(LB1168) 1 必修 2
理工学部 データ・サイエンス(LB1259) 1 必修 2
データ・サイエンス(LB1260) 1 必修 2
データ・サイエンス(LB1261) 1 必修 2
データ・サイエンス(LB1262) 1 必修 2
データ・サイエンス(LB1504) 1 必修 2
データ・サイエンス(LB1505) 1 必修 2
データ・サイエンス(LB1506) 1 必修 2
データ・サイエンス(LB1507) 1 必修 2
データ・サイエンス(LB1533) 1 必修 2
データ・サイエンス(LB1534) 1 必修 2
共同教育学部 データ・サイエンス(LB1303) 1 必修 2
データ・サイエンス(LB1304) 1 必修 2
データ・サイエンス(LB1305) 1 必修 2
データ・サイエンス(LB1306) 1 必修 2
医学部医学科 データ・サイエンス(LB1543) 1 必修 2
データ・サイエンス(LB1468) 1 必修 2
医学部保健学科 データ・サイエンス(LB1907) 1 必修 2
データ・サイエンス(LB1908) 1 必修 2
データ・サイエンス(LB1909) 1 必修 2
データ・サイエンス(LB1910) 1 必修 2
再履修(全学部) データ・サイエンス(LB1928) 1 必修 2

注)すべて前期に開講,ただし保健学科4クラスはオンデマンド方式を採用

学部 科目名(時間割コード) 学年 必修・選択 単位数
全学部 Python入門(LB2367) 1~ 選択 2
学部 科目名(時間割コード) 学年 必修・選択 単位数
全学部 データサイエンス応用(LB2357) 1~ 選択 2
学部 科目名(時間割コード) 学年 必修・選択 単位数
全学部 データサイエンス・AI・機械学習(LB2524) 1~ 選択 2

 

これらの科目で学生が身に付けられる能力

• 現代社会におけるデータサイエンスの必要性について理解できる。
• コンピュータでデータを扱うためのデータ表現の基礎がわかる。
データサイエンスの基礎となる数学やアルゴリズムを理解できる。
• 数値計算,テキスト処理,データ処理のための簡単なプログラムが作成できる。                             • 代表的なデータ分析手法について理解し,データ分析の設計とデータ分析ができるようになる。                      • AIのこれまでの変遷や代表的技術の背景が理解できる。                                      • 機械学習の基本的な概念や仕組みが理解できる。                                          • 各自の今後の専門分野における問題をデータサイエンスの立場から見ることができ問題解決の糸口を見つける能力を身につけることができる。

その他