学部・大学院区分
Undergraduate / Graduate

理・博前

時間割コード
Registration Code

2600019

科目区分
Course Category

データサイエンス科目群
Data Science Classes

科目名　【日本語】
Course Title

データサイエンス概論

科目名　【英語】
Course Title

Introduction to Data Science

コースナンバリングコード
Course Numbering Code

担当教員　【日本語】
Instructor

岩見　真吾 ○ 宮武　広直

担当教員　【英語】
Instructor

IWAMI Shingo ○ MIYATAKE Hironao

単位数
Credits

開講期・開講時間帯
Term / Day / Period

秋月曜日３時限
Fall Mon 3

授業形態
Course style

講義
Lecture

学科・専攻
Department / Program

理学専攻

必修・選択
Required / Selected

授業の目的　【日本語】
Goals of the Course(JPN)

データサイエンスの概要を理解するために、プロセスモデル駆動型およびデータ駆動型のデータ解析について具体的事例を通じて、最先端研究に触れる。

授業の目的　【英語】
Goals of the Course

In order to understand the overview of data science, students will be exposed to cutting-edge research on process model-driven and data-driven approach through examples in real wold problem.

到達目標　【日本語】
Objectives of the Course(JPN))

実データの分析事例を通じて、データサイエンスの本質にふれ、興味を持つようになる。

到達目標　【英語】
Objectives of the Course

Through examples of analysis of real data, students will capture the essence of data science and become interested in it.

授業の内容や構成
Course Content / Plan

授業は秋2期に実施する。
開講日は12/5, 12, 19, 26,1/16, 23, 30, 2/6

１．データ解析のための数理モデリング
２．数理モデルを用いたデータ解析
３．多階層個体群動態とエージェント・ベース・モデル
４．デジタルツイン時代のデータサイエンス
５．頻度主義統計とベイズ統計
６．マルコフ連鎖モンテカルロ法
７．宇宙論解析への応用

１．Mathematical modeling for data analysis
２．Data analysis using mathematical models
３．Agent-based model for multiscale population dynamics
４．Data science in digital twin era
５．Frequestist statistics and Bayesian statistics
６．Markov chain Monte Carlo methods
７．Application to cosmological inference

履修条件
Course Prerequisites

特になし。