横浜市立大学 データサイエンス学部 学部ガイドブック 2022
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金ー木ーーーー水ー火ーー月ーーーーーーー6ー解釈・提案データ分析データ加工データ収集データ定義提案完了課題発見1時限目2時限目3時限目4時限目5時限目統計モデリングⅠ応用統計学Ⅰ倫理学入門プログラミング演習Ⅱ計量経済モデリングB多変量データ解析医療統計学計量経済モデリングAI特講(寄附講座:ダイレクトマーケティング論)※ 土曜に特別講義(寄附講座:帝国データバンクDE育成講座)を受講YOKOHAMA D-STEP*:公立大学として国内初となるデータサイエンス学部を開設した横浜市立大学を中心に、国内初の官民データ活用推進基本条例を制定した横浜市、首都経済圏に集積する民間企業が三位一体となり、これからの産業や地域・自治体のイノベーション創出を担うデータサイエンティストの育成を推進する1年間の履修証明プログラムです。(https://d-step.yokohama/)・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ PBL演習(Project-Based Learning、課題解決型学習)は、企業や医療機関等との連携を通じたPBL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・解決力を培う演習です。 大学院科目「実践的データサイエンス演習」および、横浜市立大学が主体となって実施しているデータサイエンスティスト育成プログラムYOKOHAMA D-STEP*では、グループワークに基づく実課題解決型のPBLを提供しています。内容は年度によって替わりますが、前期に実施している行政課題解決PBLと、後期に実施しているビジネス課題解決PBLの授業の一部を紹介します。 データサイエンス学部の教育においても、企業との連携により、ゼミ活動の一環としてインターン形式のPBL実習を行っています。行政課題解決PBLグループワークを通じた実践的な形で公共領域の実課題に対する問題解決の一連のプロセスを学習し、他者と協働して問題を解決するスキル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調査なアンケート調査、ランダム化比較試験の過程を実際に経験し、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います。令和3年度は、ガールスカウト日本連盟のプロモーションについて扱っています。ビジネス課題解決PBL実課題を通じ、リサーチデザインの設計、基本的な統計モデリング手法技術、発展的な高次元データの取り扱い手法や機械学習手法を学びます。また、プレゼンテーション技術についても学び、連携企業のリアルな課題解決の助けとなるような提案ができるまでの総合的な能力の取得を目指しています。これまでに、連携企業である横浜DeNAベイスターズや、資生堂ジャパンのもつビジネス課題を扱いました。データサイエンスのプロセスデータサイエンスは机上の学問ではないと改めて実感。データサイエンス学部データサイエンス学科 3年広木実咲Misaki Hiroki  新潟県立新潟高等学校卒新聞記事でデータサイエンス(DS)学部とYCUについて知りました。DSについて調べてみると、経済や医療、スポーツ等さまざまな分野と関わりがある事を知り、将来の選択肢が広がると思いました。少人数の学部のため先生方が質問や相談に親身になってくれる良い学修環境だと感じます。昨年はAIを活用して社会問題の解決策を提案するという学外のプロジェクトに参加し、そこでは課題発見能力や社会問題についての理解等の能力が問われ、DSは机上の学問ではないと改めて実感しました。学んできた統計学の基礎やプログラミング言語知識等の理解を深め、医療・環境・経済等の専門外の分野も積極的に学んでいきたいです。2年次後期の時間割の例学生の声PBL課題解決型学習

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