データサイエンス学修プログラム サポートページ
本ページは、データサイエンス学修プログラムを履修する学生向けのサポートページです。
数理・AI・データサイエンスに関する動画コンテンツを視聴することができるほか、専用のフォームより授業についての相談を行うことが可能です。
動画コンテンツ
※下記の動画コンテンツは徳島大学のメンバー限定で閲覧可能です。動画を視聴するには大学のアカウントでログインする必要があります。
プログラミング関連
| カテゴリー | 動画へのリンク | 作成者 | 概要 |
|---|---|---|---|
| R | Rのインストール（Windows編) | デザイン型AI教育研究センター | Windowsへのインストール手順の解説 |
| Rのインストール（Mac編） | デザイン型AI教育研究センター | Macへのインストール手順の解説 | |
| Python | Pythonインストール（Windows編） | デザイン型AI教育研究センター | Windowsへのインストール手順の解説 |
| Pythonインストール（Silicon Mac編） | デザイン型AI教育研究センター | Apple Siliconを搭載したMacへのインストール手順の解説 | |
| Jupyterの使い方 | 石田基広（徳島大学） | Pythonコードを編集・実行するためのソフトウェア"Jupyter Notebook"の解説 | |
| numpyの使い方 | 石田基広（徳島大学） | 効率的に数値計算を行うためのパッケージ"numpy"の解説 | |
| pandasとグラフィックス作成 | 石田基広（徳島大学） | 表形式データを扱うためのパッケージ"pandas"と図や表の作成についての解説 | |
| Python解説中級 [①, ②] | 石田基広（徳島大学） | Pythonによるプログラミングとデータの操作・分析についての解説 |
外部講師、データサイエンティスト等、実務経験者による講義
| カテゴリー | 動画へのリンク | 講師 | 概要 |
|---|---|---|---|
| AI・データサイエンスの手法 | AI塾『データ分析入門』 [①, ②] | 石田基広（徳島大学） | 2021年6月12日に開催されたとくぽんAI塾における、データ分析の講義・ワークショップ |
| Pythonによるデータ処理と機械学習法 | 早川敦士（徳島大学客員准教授） | ECサイトの販売データを題材としたPythonによる分析・可視化・機械学習の解説 | |
| 時系列データ分析入門 | 萩原淳一郎（北海道大学） | 時系列データ分析の概要と確率・統計の基礎知識、分析の手順、状態空間モデルの解説 | |
| 傾向スコア分析入門 | 高橋将宜（長崎大学） | 統計的因果推論の理論と傾向スコア分析について、Rによる実践を交えた解説 | |
| 実社会・研究分野での活用事例 | データサイエンスの誘い 副教材 大西先生 [①, ②, ③] | 大西正輝（産業技術総合研究所） | 人流データの重要性とデータの計測・シュミレーション手法、適用事例についての解説 |
| テキストを対象としたデータ分析と自分自身のキャリア | 白井穂乃（日本経済新聞社） | 記事テキストデータを題材としたPythonによる分析手法の解説と講師自身のキャリア、新聞社におけるデータサイエンス活用についての紹介 | |
| 広告会社におけるデータサイエンス [①, ②, 補足] | 熊谷雄介（博報堂） | 広告会社が行う事業の仕組みと実際に扱った事業の紹介、広告会社におけるデータサイエンスの重要性についての解説 | |
| バイオ分野におけるAI応用 | 坊農秀雅（広島大学） | 生命科学研究にAI・データサイエンスを活用するバイオインフォマティクスの手法・研究事例の紹介 | |
| 医療とAI | 岡田昌史（東京大学） | 医療とAI・統計学との関係性についての解説と機械学習の代表的な手法、医療での応用例の紹介 | |
| 教育・人材育成 | 高校教科「情報」について | 大橋真也（千葉県立高校） | 新学習指導要領「情報Ⅰ・情報Ⅱ」の概要と教員に求められる能力についての解説 |
| AI人材の育成について | 牧山幸史（徳島大学客員准教授） | AI人材とはなにか、AIプロジェクトの各工程におけるタスクの種別と求められるスキル、AI人材の育成施策についての解説 | |
| 評価指標 | 宮城慎一（徳島大学客員准教授） | AI人材が社会で活躍するための課題として存在するKPIと評価指標とのギャップと、それを解消するための方策についての解説 |