学部・大学院区分医学部（保）
時間割コード1712371
科目名　【日本語】データサイエンス基礎
科目名　【英語】Data science basics
コースナンバリングコード
担当教員　【日本語】中杤　昌弘 ○ 近藤　高明 松井　佑介
担当教員　【英語】NAKATOCHI Masahiro ○ KONDO Takaaki MATSUI Yusuke
単位数2
開講期・開講時間帯秋 月曜日 ３時限
Fall Mon 3
必修・選択
選択・看放検理作


授業の目的　【日本語】
ビッグデータ社会を支える情報技術を俯瞰し、それらを用いたデータ駆動型医療へ向けた基礎技術、具体的にはデータ取得から解析、解釈までに必要な情報学的基礎を学ぶ。
授業の目的　【英語】
到達目標　【日本語】
本授業の終了時、以下の能力を獲得していることを目標とする：
１．情報技術の基礎を理解している
２．データ取得から解析、解釈までに必要な情報解析の基礎を理解している
到達目標　【英語】
授業の内容や構成
1. 計算機の仕組みとプログラミング
2. プログラミングとアルゴリズム
3. 情報氾濫に溺れないためのリテラシーの必要性
4. ビッグデータの蓄積を支える情報ネットワーク技術
5. データベースと情報検索技術
6. 統計学の基礎
7. 機械学習の基礎
8. 教師有り学習の基礎1
9. 教師有り学習の基礎2
10. 教師無し学習の基礎1
11. 教師無し学習の基礎2
12. ニューラルネットワークとディープラーニング
13. ネットワーク分析
14. 生命情報解析概論
15. 実社会情報解析概論
履修条件・関連する科目
データサイエンス概論I、データサイエンス概論II
成績評価の方法と基準
講義の出席，レポートなどから総合的に評価する。
教科書・テキスト
久野 遼平, 木脇 太一　『大学4年間のデータサイエンスが10時間でざっと学べる』（KADOKAWA、2018）
参考書
倉田 博史『大学4年間の統計学が10時間でざっと学べる』（KADOKAWA、2018）
課外学習等（授業時間外学習の指示）
授業の進め方
講義資料を配布して行う。配付資料を参考に、情報技術やデータサイエンスの基本についてまとめておくことが望ましい。
注意事項
本授業に関する参照Webページ
担当教員からのメッセージ
使用言語
日本語
授業開講形態等
遠隔授業（オンデマンド型）で行う場合の追加措置