学部横断型プログラム
「数理・データサイエンス教育プログラム」

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数理・データサイエンスの能力の重要性は、文系分野を含む様々な分野で急速な広がりを見せています。本プログラムでは、理系・文系にまたがる体系化された数理・データサイエンスに関する講義科目を提供します。プログラムを履修した学生は、理系・文系を問わず将来の研究あるいは実務の面において必要になる数理・データサイエンス分野に関する基礎的知識と技術を身に付けることができます。

お知らせ

  • 「Python プログラミング入門」夏季集中授業のページを公開しました。
      [講義の詳細情報]  
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    プログラム概要

    数理・データサイエンス分野の12科目から構成されます。これらの科目を履修することにより、さまざまな応用分野で必要となる数理・データサイエンスの基礎的な力を身につけることができます。必修科目や選択科目の区別はありません。

    科目群

    開講部局 授業科目 単位数 開講学期 詳細情報
    工学部 数理手法IV (確率論) 2 S1S2 授業カタログ
    工学部 数理手法VI (確率過程論) 2 A1A2 授業カタログ
    工学部 数理手法V(工学のための現代数学入門) 2 A1A2 授業カタログ
    工学部 数理手法III (最適化手法) 2 A1A2 授業カタログ
    工学部 数理手法VII (時系列解析) 2 S1S2 授業HP
    授業カタログ
    理学部 数理科学続論I(統計データ解析I ) 2 S1S2 授業カタログ
    理学部 数理科学続論J(統計データ解析II ) 2 A1A2 授業カタログ
    理学部 確率統計学基礎 2 S1S2 授業カタログ
    理学部 Pythonプログラミング入門 1 授業HP
    授業カタログ
    理学部 データマイニング入門 2 A1A2 授業カタログ
    理学部 コンピュータシステム概論 2 S1S2 授業カタログ
    教養学部 社会科学のための統計分析 2 S1S2 授業カタログ

    履修・修了要件

    [対象] 学部後期課程の学生(3~4年生)が対象ですが、大学院学生も履修できます。
    [履修] 合計で12単位以上を取得した学生に修了証を交付します。個別の科目のみを履修することも歓迎します。