横浜市立大学 大学案内2018
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医学部、附属2病院実社会における課題発見・解決力教育の特徴グローバル教育国際総合科学部データサイエンス学部医学部大学院/研究施設キャリアサポート/学生支援キャンパスライフ入試情報/学費・奨学金統計学、計算機科学をベースとしたデータサイエンスの専門教育に加え、文系・理系の枠組みを越えた教育カリキュラムが設けられています。企業や医療機関との連携を通じたPBL(Project Based Learning、課題解決型学修)により、実務を体験し、データが発生する「現場」の知識を学びながら、同時にデータ分析を通じたコミュニケーション力や課題発見・解決力を培う実践的な学びの機会を多数設けています。■ 4年間の学びのイメージ文理融合現場重視TOFEL-ITP500相当以上を3年次への進級要件とした英語教育を課し、世界で活躍するためのコミュニケーションレベルを修得します。国際水準の英語力■ 学部の特徴学部の主な専門カリキュラムPC操作・演習系主に統計系主にアルゴリズム系医 系経済系計算系プログラミング演習Ⅰ・Ⅱ統計モデリングⅠ・Ⅱアルゴリズム論臨床研究・疫学入門Ⅰ・Ⅱ計量経済学モデリングAⅠ・AⅡ・B自然科学モデリングデータ解析演習Ⅰ・Ⅱ多変量データ解析データベース論医療統計学金融時系列モデリング量子計算モデリングデータマイニングビッグデータ解析サンプリング法機械学習データ可視化法非構造化データ3年次4年次2年次1年次社会で広く用いられるデータサイエンスを網羅的に知る国際社会で活用するための実践的な英語や教養を学ぶ前 期後 期前 期後 期前 期後 期前 期後 期数学とコンピュータの基礎を学ぶ統計・計算機科学の基礎を学ぶデータサイエンスをどのように社会に応用するか学ぶ文系+理系のさまざまな科目を履修し、データサイエンス人材となる基礎知識を身に付ける国際通用力・英語を学ぶ文理融合のマインドを学ぶデータサイエンスの基盤データサイエンスの専門現場対応力を身に付けるインターンシップなどを通じて、データサイエンスの研究に取り組む計算機科学アルゴリズム統計学データ解析課題設定解決力医学/臨床文(経済・経営)×理(理学)国際総合科学部ケーススタディフィールドワーク基礎的・基盤的能力データサイエンス学部が求める学生像●物事を論理的に考察できる人●自分の考えを的確に伝達できる人●国語、数学、外国語ならびに理科または社会分野の高い基礎学力を有する人59

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