授業

プログラムを構成する授業科目

  • 基礎科目群

  • 専門科目群

    • データサイエンス1：データの取り扱い・分析・可視化といったデータサイエンス・AIの一連のステップについて実データを用いた実践を通して学ぶ演習型科目です

    • データサイエンス2：人間の知的活動とAI技術について学んだ上で、言語データの取得・分析・提案するスキルを学ぶ演習・課題解決型科目です

    • データサイエンス3：機械学習・深層学習の基礎と展望を学んだ上で、AIの社会実装・ビジネスへの組み込みについて提案するスキルを学ぶ演習・課題解決型科目です

    • 経済と統計2：発展的な統計数理の知識を用いて実際の経営関連データの分析を行う数学発展科目です

    • システムとプログラミング3：シミュレーションとモデリングを用いて社会現象を捉えるスキルを学ぶデータサイエンス応用基礎科目です

    • 意思決定分析：組織における意思決定のプロセスや手法等の実例にあたりながら実習を含めた学習を行うデータサイエンス応用基礎科目です