大学生のためのデータサイエンス（Ⅰ）講座内容 本講座は改訂版として、本学を含む数理・データサイエンス教育強化拠点コンソーシアムが提示した「数理・データサイエンス・AIモデルカリキュラム」に添い、新たなトピックスに「情報倫理」を、データ分析手法に「主成分分析」や「クラスター分析」等を盛り込んだ他、近年のデータサイエンス・AI分野の動向をアップデートし、リニューアルを行ったものです。 今日の社会は、情報通信技術の普及により、個人の様々な履歴、各種製造・販売データ、ネットワーク情報などの大量かつ多様なデータが簡単に集められるようになってきました。このビッグデータなど様々なデータを対象とする学問分野がデータサイエンスです。データサイエンスは多くの場面で注目されており、たとえば、様々な行動履歴に基づくタイプ診断、調査・アンケートに基づく顧客の需要予測、不良品の製造・機械の故障に関する予兆検知などに活用されています。 現在、データサイエ
