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データコンテンツを理解するためのカリキュラム
データサイエンスコース
データサイエンスコースでは、データ分析、統計関連科目、
および、データに基づいた高次の問題解決につながる知識と技術を学びます。
近年の気候変動や放射線災害といった全地球規模の課題や、ゲノム配列から消費者行動・パターン分析といったビッグデータの処理・解析には、これまでのような一分野における部分解によってソリューションを見出せるものでなく、学際的・複合的に絡み合う社会的ニーズや課題を俯瞰し解決策を探る必要があります。本コースでは、基本的かつ体系的なコンピュータや情報処理技術を学んだ上で、ビッグデータを含むさまざまなデータの処理・分析・理解を効率良く行うための専門科目を体系的に学びます。これにより、データサイエンスが本来持つ他分野への応用性・有用性を十分に理解し、科学的論理性と分析力、コミュニケーション力を有する国際通用性の高い人材を養成します。
カリキュラム
Pick up
多変量解析（コア科目）
多変量解析は互いに関連した複数個の観測項目（多変量）のデータから、項目間の因果関係を検討したり、内部構造を解明したりするための統計的方法論です。この講義では、多変量解析の各種手法をその数理的基礎と併せて学ぶとともに、実データを用いた解析法を実践的に学びます。
行動計量学（専門教育科目）
行動計量学は人間行動を測定し、分析するための方法論についての学問です。人間行動を科学的に分析するために必要な実験計画法、行動データの収集方法から統計分析までを学びます。この講義では、行動計量学の基礎的な考え方を理解し、さらに統計ソフトを用いたデータ分析手法を身につけることを目指します。
データ処理のテクノロジーを理解するためのカリキュラム
インフォマティクスコース
インフォマティクスコースでは、複雑化かつ大規模化した情報を
適切かつ効率的に管理し、処理分析するための知識と技術を学びます。
ビッグデータ、人工知能、IoTなどデータを処理する高度な技術やニーズは急速に広がり続けています。本コースでは、データ分析に関する基本的かつ体系的な知識とスキルを学びながら、コンピュータのソフトウェアやアーキテクチャ、オペレーティングシステム、計算機ネットワーク、各種メディア情報処理技術など、今日の高度情報化社会の基盤、およびその先にあるITイノベーションを支える基本技術を体系的に学びます。さらに、情報処理システムの構成・開発に関する科目、並列分散処理や機械学習、データベースなど高機能計算に関する科目、ネットワークを利用したデータ分析・モデル構築に関する科目を学び、豊富な情報技術に基づいて最適なシステムソリューションを提供できる技術者を養成します。
カリキュラム
Pick up
データベース（コア科目）
現実世界のさまざまな物事をデータとして表現する手段と意味を学習するとともに、データベースの標準モデルであるリレーショナルモデルと、それに基づくデータベースについての理論を学びます。さらにデータベースの実践的利用方法について、計算機を用いた実習により習得します。
人工知能と機械学習（専門教育科目）
デジタルカメラでの顔検出や乗用車の自動運転では、人工知能と機械学習が重要な役割を担っています。データや経験から予測モデルや知識・知見を人工的に学習するプロセスを機械学習と呼びます。また、機械学習により獲得される予測モデルや知識・知見を人工知能と呼びます。この講義では、機械学習の基礎とその人工知能への応用について学びます。
