A 課題解決・発見型データサイエンティスト育成コース |
B データ分析型データサイエンティスト育成コース |
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| 主な教育内容 |
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| 身に付けられる 能力 |
[特化]
[A・B共通]
[特化]
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| A | B | 開講時期 | 単位数 | 教室 | 担当教員 | 備考 | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 統計学基礎 | ◎ | ー | 1 | e-learning | 小泉 和之 | 開講 | |
| 応用線形代数 | ◎ | ー | 1 | e-learning | 田栗 正隆 | 開講 | |
| データ分析基礎 | ◎ | ー | 1 | e-learning | 坂巻 顕太郎 | 開講 | |
| ITセキュリティ・情報倫理 | ◎ | ◎ | ー | 1 | e-learning | 足立 昌聰 | 開講 |
| Python入門 | ○ | ○ | ー | 1 | e-learning | 坂巻 顕太郎 | 開講 |
| 多変量データ解析 | ○ | ○ | 前期 | 2 | 横浜市立大学 | 小泉 和之 | 開講 |
| 標本調査法 | ○ | ○ | 前期 | 2 | 横浜市立大学 | 土屋 隆裕 | 開講 |
| 欠測データ解析 | ○ | ○ | 前期 | 2 | 東京理科大学 | 瀬尾 隆 | 開講 |
| ノンパラメトリック法 | ○ | ○ | 前期 | 2 | 東京理科大学 | 村上 秀俊 | 開講 |
| 最適化理論 | ○ | ○ | 後期 | 2 | 東京理科大学 | 小笠原 英穂 | 開講 |
| 数理ファイナンス | ○ | ○ | 後期 | 2 | 明治大学 | 乾 孝治 | 開講 |
| デザイン思考 | ◎ | ◎ | 前期 | 1 | 横浜市立大学 | 佐藤 彰洋 | 開講 |
| 統計・機械学習モデリング | ◎ | ◎ | 後期 | 2 | 横浜市立大学 | ホーランド マシュー 原 聡 |
開講 |
| データマンジング | ○ | ○ | 後期 | 2 | 横浜市立大学 | 清見 礼 | 開講 |
| 最適化と計算機科学 | ○ | ○ | 前期 | 2 | 横浜市立大学 | 藤田 慎也 | 開講 |
| 非構造化データ特論 | ○ | ○ | 後期 | 2 | 横浜市立大学 | 山崎 眞見 | 開講 |
| 自然言語処理特論 | ○ | ○ | 後期 | 2 | 横浜市立大学 | 越仲 孝文 | 開講 |
| プログラミング特論 | ○ | ○ | 前期 | 2 | 横浜市立大学 | 阿部 貴行 桑畑 和明 |
開講 |
| 計算機統計学特論 | ○ | ○ | 前期 | 2 | 横浜市立大学 | 上田 雅夫 | 開講 |
| 時系列データ解析特論 | ○ | ○ | 後期 | 2 | 横浜市立大学 | 上田 雅夫 | 開講 |
| 都市環境データ解析特論 | ○ | ○ | 後期 | 2 | 横浜市立大学 | 大西 暁生 | 開講 |
| データ可視化特論 | ○ | ○ | 後期 | 2 | 横浜市立大学 | 阿部 貴行 大西 暁生 |
開講 |
| Deep Learning入門 | ○ | ○ | 後期集中 | 1 | 横浜市立大学※ | 三澤 大太郎 | 開講 |
| 数理医学 | ○ | ○ | 前期集中 | 2 | 明治大学 | 中村 和幸 大家 義登 田栗 正隆 |
開講 |
※Innovation Space DEJIMAにて実施予定
各科目は遠隔地の大学においても、中継をもって開講を行う。
Bコース受講生について、e-learningの3科目(統計学基礎・応用線形代数・データ分析基礎)の単位の取得はできないが、視聴が可能。
| A | B | 開講時期 | 単位数 | 教室 | 担当教員 | 備考 | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 行政課題解決PBL | △ | △ | 前期 | 2 | 横浜市立大学 サテライト |
田栗 正隆 西内 啓 |
開講 |
| ビジネス課題解決PBL | △ | △ | 後期 | 2 | 横浜市立大学※ | 小泉 和之 西内 啓 |
開講 |
※ ビジネス課題解決PBLの演習や発表を含む回については都内会場に分けて実施する予定。
2020年度のテーマは「A市における市民税の滞納未回収額の減少」である。グループワークを通じた実践的な形で問題解決の一連のプロセスを学習し、問題解決における他者との協働を身に着けるだけでなく、質的なインタビュー調査や量的なアンケート調査、マテリアル作成などを経験し、プレゼンテーションを含めた問題解決に必要な能力の素地を総合的に養う。
テーマはある公益社団法人のプロモーションを予定。グループワークを通じた実践的な形で問題解決の一連のプロセスを学習し、問題解決における他者との協働を身に着けるだけでなく、質的なインタビュー調査や量的なアンケート調査、マテリアル作成、ランダム化比較試験などの研究や作業を実際に経験し、プレゼンテーションを含めた問題解決に必要な能力の素地を総合的に養う。
受講生が都合の良い時間に学ぶことができるように、基礎科目(4科目)をe-learning科目として設置しています。e-learningの各科目は、PBL科目を受講する際の前提知識となりますので、Aコースの受講生は早めに履修を完了してください。
ポータルサイト(https://portal.d-step.yokohama)にアクセスし、事前に通知しているログイン ID、パスワードを入力して、マイページにログインしてください。VOD/e-learningより、受講する科目を選択し、授業動画を視聴してください。授業支援(LMS)に課題が表示されているので、視聴完了後に提出してください。

ポータルトップ画面

VOD/e-learning画面

講義視聴画面

LMS画面
本プログラムのe-learningで実施する各科目の出欠確認方法は、動画視聴状況をもって出席確認とします。また、LMS上での毎回の課題の未提出が総実施コマ数の1/3を上回る場合は単位認定不可とします。
連携している大学間では、インターネット中継システムZoomなどを用いてリアルタイムに講義を中継しています。また、状況に応じて、自宅や職場などでの受講も可能です。受講を確認するため、チャット欄に掲載されるURLのアクセスにより出席をカウントします。
基本的に、PBL科目を除くすべての科目は録画され、数日程度でポータルサイト(https://portal.d-step.yokohama)にアップロードされます。履修登録した講義は期間終了まで何度でも視聴が可能です。単位認定のためには、一定の期限内(次々回開始まで)に視聴し、出題される課題を提出する必要があります。
各種お知らせなど、ポータルサイト(https://portal.d-step.yokohama)をご確認ください。また、PBL科目は、DEJIMA(五反田)かサテライトキャンパス(みなとみらい)で実施予定です。