副プロガイダンス

副プロの説明会です.担当教員と副プロ受講生からお話が聞けます.

数理・データ科学教育研究センター主催

データ科学,金融保険,数理モデルの3つの副プロの全てが分かります.

日時:平成29年4月7日(金)18時00分〜20時00分
場所:法・経講義棟1階1番講義室@豊中キャンパス

全学教育推進機構主催

大阪大学が提供するすべての副プログラムの説明があります.ポスターでの説明です.

日時:平成29年4月11日(火)11時30分~13時30分
場所:産学連携本部C棟3階 e-square さいえんす工房@吹田キャンパス

日時:平成29年4月14日(金)11時30分~13時30分
場所:基礎工学国際棟1階 セミナー室@豊中キャンパス

大学院等高度副プログラム 「データ科学」

大学院等高度副プログラムは、所属する専攻以外にも幅広い素養をつけるという目的とした教育プログラムです。
副プログラムに関する詳細はこちら
大阪大学では、平成26年度に統計学に関する高度副プログラム「データ科学」が開始されました。

平成28年度よりビッグデータ&データサイエンティストコース,Statistics-in-English courseを新設します。

受講生のインタビュー:1.基礎工学研究科の履修生 2.人間科学研究科の履修生

担当教員からのメッセージ(PDF)

基礎工学研究科新入生ガイダンス(H27/4/7)での副プロ紹介資料(PDF)

副プロ「金融保険+データ科学」合同説明会(H27/4/10)での資料(PDF)

履修についての注意

副プログラム申請前に「大学院」で修得した単位について

副プログラム「データ科学」申請前に修得したコース該当科目は、基本的にコース修了の単位として認定されます。単位認定を申し出てください。 ただし、コア科目「データ科学特論 I 」および「データ科学特論 II 」については認定しないこととしています。 これらの科目は副プログラム申請後に(再度)履修してください。

副プログラム「データ科学」のあるコースにエントリーし「データ科学特論 I or II」の単位を修得した者が別のコースにエントリーした場合、既修得の「データ科学特論 I or II」は、新しいコースの修了単位としても認定されます。「データ科学」には7つのコースがあります。複数のコース修了を目指しましょう。

学部で修得した単位について

コース該当科目で学部と大学院の両方にクロスリスト(合併)している科目の単位を学部で修得した場合、2科目4単位を上限としてコース修了単位に参入することができます。単位認定を申し出てください。ただし、学部で修得した単位は主専攻修了要件単位外の4単位(いわゆるはみだし部分)に充当することはできません。 既修得学部科目認定申請書

部局 大学院科目名称 学部科目名称
基礎工 290350統計的推測 090389統計的推測
基礎工 290349統計解析 090388統計解析
基礎工 290650
290648
Topics in Mathematical Statistics I or II
(統計数理概論 I or II)
090530Topics in Mathematical Statistics
(統計数理概論)
基礎工 290738English for Engineering Science
(科学技術英語)
090557English for Engineering Science
(科学技術英語)
240033統計・情報数学概論 040009応用数理学2
人間科 211688行動統計科学特講 I
(Behavioral Statistics I)
010633
881205
Z26012
多変量統計科学
Multivariate Statistical Science
Multivariate Data Science
人間科 211689行動統計科学特講 II 010634
010635
推測統計科学
統計情報科学
人間科 211187経験社会学特講 010157経験社会学
人間科 210646計量社会学特講 010168計量社会学
人間科 211261教育動態学特講 010495教育動態学
経済 230017エコノメトリックス I
(Econometrics I)
030334上級エコノメトリックス I
(Advanced Econometrics I)
経済 230018エコノメトリックス II
(Econometrics II)
030335上級エコノメトリックス II
(Advanced Econometrics II)
経済 232020統計解析 030309上級統計

データ科学特論 special lecture [終了]

最先端のデータ科学についてレクチャーを受けることができるデータ科学特論 special lectureをH27年度に実施しました.

プログラム申請等に関する手続きについて

プログラムを受講するには「プログラムの申請」と「プログラム科目の履修登録」の両方が必要です.

プログラム詳細

プログラム名称 データ科学 / Data Science
実施部局 数理・データ科学教育研究センター
連携部局 基礎工学研究科,経済学研究科,人間科学研究科,医学系研究科,工学研究科,理学研究科,情報科学研究科
修了要件単位数 10単位
選択必修科目から6単位以上,選択科目から2単位以上,合計10単位以上を修得すること.
履修対象者 修士・博士
プログラム概要
及び教育目標

データ科学には定まった定義はないが,データ科学をデータが関わる研究を行う学問と考えるならばその守備範囲は広大である.大学は学問の府であるから,データが重要な役割を果たす実証研究に直結する研究のデザインやデータのハンドリングの方法(統計手法)の習得が,データ科学の中でも,肝要である.本副プログラムは,こういった意味でのデータ科学の実践的かつ包括的な教育コースを提供する.実証研究のデータ科学を身に付けた修了生は,実社会でもデータに関わる実務においてそのスキルを十分に活かすことができる.

各専攻において基本的なデータ処理の教育はなされている.しかし,それらは十分とは言えないであろう.実際,実証研究を中心に行う専攻では,自身の研究テーマに直結するデータ分析の手続きはよくトレーニングされているが,データ分析の基礎的な事柄の理解は危うく,状況が変化すると適切に分析できなくなることがある.一方,数理統計学やデータ科学の基礎を学ぶ専攻では,実際のデータ分析を体験したり批判を受けることは少なく,統計手法の応用上の意味や分析の困難さを学べない.本副プログラムはこのような問題意識に鑑み,下記の目的をもって開設する.なお,主専攻とは受講生自身が所属する専攻である.

  • データ科学の基本的な考え方と統計手法の数理的基礎を理解する
  • 主専攻の研究分野に直結する統計手法を体系的に学ぶ
  • 主専攻でない分野におけるデータ科学を知り学際的な視点を養う
  • 最新の統計手法に関する情報を得る
  • データ科学の教育における課題を発見し教育方法の改善に資する

本プログラムに7つのコースをおく.

  • 統計数理コース
  • 機械学習コース
  • 人文社会統計学コース
  • 保健医療統計学コース
  • 経済経営統計学コース
  • ビッグデータ&データサイエンティストコース
  • Statistics-in-English course

コースを修了するためには,コースごとに指定された選択必修科目と選択科目から,それぞれ,6単位ならびに2単位以上,合計10単位以上を修得する必要がある.統計検定(日本統計学会公式認定)の受験を推奨する.

主専攻に関わるコースにおいても他専攻の講義がいくつか配してあり,それらの履修を勧める.さらに,主専攻とは異なる視点でデータ科学を観るため,他専攻のコース修了を推奨する.多くの異なった分野における固有の技術や概念を学習しデータ科学の観点からそれらを見つめ直すことは,学際的・俯瞰的な視野の醸成に資するであろう.

なお,本プログラムは文部科学省 平成24年度採択 大学間連携共同教育推進事業の取組「データに基づく課題解決型人材育成に資する統計教育質保証」の活動の一環として実施される.

履修資格・条件

統計関連科目を受講していること.研究や実務等において実データ解析を行った経験があることが望ましい.

前提知識の要否・目安

統計検定2級対応「統計学基礎」東京図書のレベルを基準とする.データ解析環境Rの経験があったほうがよい.

内容

統計数理コース」ではデータ科学における数理的基礎,統計理論を習得するとともに実証科学において応用される分析手法を学ぶ教育プログラムを提供する. 5コース共通でデータ解析の実際を学ぶデータ科学特論 IおよびIIに加え,確率解析,確率微分方程式,推測統計,多変量解析,時系列解析,分散分析などを習得する科目を開講する.

機械学習コース」ではデータから知識・情報を抽出するために必要な数理的基礎,統計理論を学習するとともに,データ解析のスキルを獲得する教育プログラムを提供する. 5コース共通でデータ解析の実際を学ぶデータ科学特論 IおよびIIに加え,データマイニング,統計モデル,データ解析,リスクマネジメントなどを習得する科目を開講する.

人文社会統計学コース」では心理学,社会学,教育学など人文社会科学分野において用いられる統計手法,研究方法論の習得とともに,それらの数理的基礎を学ぶ教育プログラムを提供する. 5コース共通でデータ解析の実際を学ぶデータ科学特論 IおよびIIに加え,線形モデル,潜在変数モデル,社会調査,多変量解析の数理的基礎をなど習得する科目を開講する.

保健医療統計学コース」では保健医療分野で得られたデータを解析するために必要な統計手法と研究方法論を習得する教育プログラムを提供する. 5コース共通でデータ解析の実際を学ぶデータ科学特論 IおよびIIに加え,医学統計学,臨床試験,観察研究および疫学研究,多変量解析の理論と応用などを習得する科目を開講する.

経済経営統計学コース」では経済学,経営学分野で用いられる統計手法を習得するとともに,それらの数理的基礎を学ぶ教育プログラムを提供する. 5コース共通でデータ解析の実際を学ぶデータ科学特論 IおよびIIに加え,統計理論,計量経済学,社会調査,マーケティング・サイエンス,多変量解析の数理的基礎などを習得する科目を開講する.

ビッグデータ&データサイエンティストコース」ではビッグデータの利活用に必要な数理的基礎,統計理論を学習するとともに,解析手法を獲得する教育プログラムを提供する.全コース共通でデータ解析の実際を学ぶデータ科学特論IおよびIIに加え,ビッグデータ解析,データ分析,データマイニングなどを習得する科目を開講する.

Statistics-in-English course」では英語で実施される講義によってデータ科学における数理的基礎,統計理論を修得するとともに,国際競争力を獲得する教育プログラムを提供する.様々な分野の統計学を修得できる科目を開講する.

アピールポイント

本プログラムは文部科学省 平成24年度採択 大学間連携共同教育推進事業の取組「データに基づく課題解決型人材育成に資する統計教育質保証」の活動の一環として実施される.

本プログラムのポイントは以下の7点.

  • データ科学を軸とした学際的,俯瞰的な教育プログラム
  • 基礎工学,経済学,人間科学,医学系,工学,理学,情報科学の7研究科の連携
  • 受講生の専攻とニーズに合わせた5つのコース(統計数理,機械学習,人文社会統計学,保健医療統計学,経済経営統計学)の設置
  • コースに共通する科目と独自の科目を設けることにより,プログラム全体の統一性と,コースごとの多様性を確保
  • 数理科学を専攻する学生にとっては,実際のデータ解析の面白さと難しさを学ぶことができる
  • 実証科学を専攻する学生にとっては,データ解析手法の数理的基礎を学ぶことができる
  • 最新の統計手法に関する情報が反映された教育内容の提供
受けてもらいたい人

実証科学を専攻していて,自身の研究でデータ解析を行う方.
数理科学を専攻していて,実際のデータ解析に関心がある方.

学び終えて

データサイエンティストとして活躍するデータ科学のスペシャリストはもちろんのこと,実社会においてデータを扱うすべての職業において,本プログラムが提供する教育内容を活かすことができる.

プログラム構成科目: 2017(H29)年度

科目名をクリックすると、該当する大阪大学のKOANのシラバスが別ウィンドウで開きます。

統計数理コース,主要担当部局:基礎工学研究科

時間割
コード
授業科目名単位数開講
学期
開講部局(課程)備考
選択
必修
選択
290724 データ科学特論 I2  基礎工学研究科(院前期)夏季集中.奇数年度開講
290729 データ科学特論 II2  基礎工学研究科(院前期)夏季集中.偶数年度開講
290350 統計的推測2  秋冬基礎工学研究科(院前期) 
290157 多変量解析2  秋冬基礎工学研究科(院前期) 
290352 時系列解析 2 春夏基礎工学研究科(院前期) 
290346 確率解析 2 春夏基礎工学研究科(院前期) 
290590 確率微分方程式 2 秋冬基礎工学研究科(院前期) 
211689 行動統計科学特講 II 2 春夏人間科学研究科(院前期)H28年度に限り「数理特論 II」と同一内容
240033 統計・情報数学概論 2 春夏理学研究科(院前期) 
290749 Data Science and Case Studies I 2 春夏基礎工学研究科(院前期)H27年度「数理計量ファイナンス特別講義 I」と同一

機械学習コース,主要担当部局:工学研究科

時間割
コード
授業科目名単位数開講
学期
開講部局(課程)備考
選択
必修
選択
290724 データ科学特論 I2  基礎工学研究科(院前期)夏季集中.奇数年度開講
290729 データ科学特論 II2  基礎工学研究科(院前期)夏季集中.偶数年度開講
280834 データマイニング工学2  秋冬工学研究科(院前期) 
290349 統計解析2  春夏基礎工学研究科(院前期) 
280653 リスク評価論 2 春夏工学研究科(院前期) 
331220 知能と学習 2 春夏情報科学研究科(院前期) 
290728 統計モデリング 2 春夏基礎工学研究科(院前期) 
290020 データ解析 2 春夏基礎工学研究科(院前期) 
290723 数理特論 II 2 春夏基礎工学研究科(院前期)H28年度に限り「行動統計科学特講 II」と同一内容
290749 Data Science and Case Studies I 2 春夏基礎工学研究科(院前期)H27年度「数理計量ファイナンス特別講義 I」と同一

人文社会統計学コース,主要担当部局:人間科学研究科

時間割
コード
授業科目名単位数開講
学期
開講部局(課程)備考
選択
必修
選択
290724 データ科学特論 I2  基礎工学研究科(院前期)夏季集中.奇数年度開講
290729 データ科学特論 II2  基礎工学研究科(院前期)夏季集中.偶数年度開講
211688 行動統計科学特講 I2  秋冬人間科学研究科(院前期) 
211187 経験社会学特講2  秋冬人間科学研究科(院前期) 
211689 行動統計科学特講 II 2 春夏人間科学研究科(院前期)H28年度に限り「数理特論 II」と同一内容
210646 計量社会学特講 2 春夏人間科学研究科(院前期)偶数年度開講
211261 教育動態学特講 2 秋冬人間科学研究科(院前期)奇数年度開講
290157 多変量解析 2 秋冬基礎工学研究科(院前期) 
230722 標本調査 2 秋冬経済学研究科(院前期)奇数年度開講
290749 Data Science and Case Studies I 2 春夏基礎工学研究科(院前期)H27年度「数理計量ファイナンス特別講義 I」と同一

保健医療統計学コース,主要担当部局:医学系研究科

時間割
コード
授業科目名単位数開講
学期
開講部局(課程)備考
選択
必修
選択
290724 データ科学特論 I2  基礎工学研究科(院前期)夏季集中.奇数年度開講
290729 データ科学特論 II2  基礎工学研究科(院前期)夏季集中.偶数年度開講
255005 保健情報論2  春夏医学系研究科(院前期) 
250572 医学統計学総論2  秋冬医学系研究科(院前期)旧「臨床統計疫学特論A」
同科目は3単位であるが2単位分を認定する
250269 医学統計学応用 2 春夏医学系研究科(院前期)H29年度不開講
250276 臨床試験デザイン特論 2 秋冬薬学研究科(院前期) 
250284 観察研究の統計的方法 2 春夏薬学研究科(院前期)H29年度不開講
250573 医学統計学各論 2 秋冬医学系研究科(院前期)旧「臨床統計疫学特論B」
同科目は3単位であるが2単位分を認定する
280653 リスク評価論 2 春夏工学研究科(院前期) 
211688 行動統計科学特講 I 2 秋冬人間科学研究科(院前期) 
211689 行動統計科学特講 II 2 春夏人間科学研究科(院前期)H28年度に限り「数理特論 II」と同一内容
290749 Data Science and Case Studies I 2 春夏基礎工学研究科(院前期)H27年度「数理計量ファイナンス特別講義 I」と同一

経済経営統計学コース,主要担当部局:経済学研究科

時間割
コード
授業科目名単位数開講
学期
開講部局(課程)備考
選択
必修
選択
290724 データ科学特論 I2  基礎工学研究科(院前期)夏季集中.奇数年度開講
290729 データ科学特論 II2  基礎工学研究科(院前期)夏季集中.偶数年度開講
230017 エコノメトリックス I2  春夏経済学研究科(院前期) 
211688 行動統計科学特講 I2  秋冬人間科学研究科(院前期) 
232020 統計解析 2 春夏経済学研究科(院前期) 
230018 エコノメトリックス II 2 秋冬経済学研究科(院前期) 
232021 マーケティング・サイエンス 2 秋冬経済学研究科(院前期) 
230722 標本調査 2 秋冬経済学研究科(院前期)奇数年度開講
290157 多変量解析 2 秋冬基礎工学研究科(院前期) 
290020 データ解析 2 春夏基礎工学研究科(院前期) 
290737 数理特論 III
 [意思決定とデータ科学]
 2 秋冬基礎工学研究科(院前期) 
290749 Data Science and Case Studies I 2 春夏基礎工学研究科(院前期)H27年度「数理計量ファイナンス特別講義 I」と同一

ビッグデータ&データサイエンティストコース,主要担当部局:情報科学研究科

時間割
コード
授業科目名単位数開講
学期
開講部局(課程)備考
選択
必修
選択
290724 データ科学特論 I2  基礎工学研究科(院前期)夏季集中.奇数年度開講
290729 データ科学特論 II2  基礎工学研究科(院前期)夏季集中.偶数年度開講
290737 数理特論 III
 [意思決定とデータ科学]
2  秋冬基礎工学研究科(院前期) 
331635 ビッグデータ工学2  春夏情報科学研究科(院前期)奇数年度開講
331304 並列アルゴリズム理論2  春夏情報科学研究科(院前期)偶数年度開講
331636 ビッグデータ解析 2 春夏情報科学研究科(院前期)偶数年度開講
280834 データマイニング工学 2 秋冬工学研究科(院前期)偶数年度開講
331303 並列プログラミング 2 春夏情報科学研究科(院前期)奇数年度開講
290749 Data Science and Case Studies I 2 春夏基礎工学研究科(院前期)H27年度「数理計量ファイナンス特別講義 I」と同一

Statistics-in-English course,主要担当部局:基礎工学研究科

時間割
コード
授業科目名単位数開講
学期
開講部局(課程)備考
選択
必修
選択
290749 Data Science and Case Studies I2  春夏基礎工学研究科(院前期)H27年度「数理計量ファイナンス特別講義 I」と同一
290738 English for Engineering Science2  秋冬基礎工学研究科(院前期) 
211688 Behavioral Statistics I2  秋冬人間科学研究科(院前期) 
230017 Econometrics I2  春夏経済学研究科(院前期) 
290650 Topics in Mathematical Statistics I 2 春夏基礎工学研究科(院前期)偶数年度開講
290648 Topics in Mathematical Statistics II 2 春夏基礎工学研究科(院前期)奇数年度開講
230018 Econometrics II 2 秋冬経済学研究科(院前期)