初歩からデータサイエンスが学べる教材を開発、提供

オンライン学習サービス（MOOC＝Massive Open Online Courses）で、はじめてデータサイエンスを学ぶ高校生や大学生向けに、無料で入門レベルの講義動画を公開。データサイエンス教育の新しい方法論の開発に努めています。

高校生のためのデータサイエンス入門

データの取得方法から、統計学の基礎、分析の初歩が学べるように構成。本講義では、本格的なビッグデータを扱うことはできませんが、高校生にも身近な題材のデータを用いて社会の課題を考え、データから有用な情報を引き出す方法について説明します。

〈2024年度ドコモgaccoでの開講日程〉
開講期間：2024年6月14日（金）～2024年9月13日（金）／募集開始：2024年5月14日（火）～

※2024年度のページは準備中のため2023年度の講座概要となります

【改訂版】大学生のためのデータサイエンス（Ⅰ）

この講義では、「データの収集・加工・処理」「データの分析」「分析結果の解釈とその活用」というデータサイエンスにおいて重要な3要素について紹介。理論的な手法だけでなく、さまざまな応用事例についても取り上げます。2017年に公開後、2021年に一部を改定。進展目覚ましいAIとデータサイエンスの関係、情報倫理、と新しいトピックスや、データ分析手法として主成分分析やクラスター分析を新たに盛り込み、数理・データサイエンスＡＩモデルカリキュラムに対応しています。

〈2024年度ドコモgaccoでの開講日程〉
開講期間：2024年10月4日（金）～2025年1月31日（金）／募集開始：2024年8月30日（金）～

※2024年度のページは準備中のため2023年度の講座概要となります

大学生のためのデータサイエンス（Ⅱ）機械学習編

「大学生のためのデータサイエンス(Ⅰ)」から技術的により進んだ内容として、機械学習の諸手法とその応用について学びます。難しい数学的説明には踏み込まず、機械学習を理解し、使えることをめざしているのが特徴です。講義では機械学習とは何かという説明から始め、その後に機械学習の応用事例を紹介。応用事例を先に見ることによって、機械学習の有用性が理解でき、機械学習の手法をより積極的に学べることをめざして構成しています。次に分類問題と回帰問題の具体的な手法を説明し、同時に特徴量の設計・選択など、実践的なテクニックについても紹介します。最後に、近年、発展の著しいニューラルネットワークについて説明します。

〈2024年度ドコモgaccoでの開講日程〉
開講期間：2024年12月2日（月）～2025年3月21日（金）／募集開始：2024年11月1日（金）～

※2024年度のページは準備中のため2023年度の講座概要となります

大学生のためのデータサイエンス（Ⅲ）問題解決編

「大学生のためのデータサイエンス（Ⅰ）（Ⅱ）」で学んださまざまなデータサイエンスの分析手法を使って、実際の問題を解決することを目標に、必要な知識やスキルを具体的なデータとともに説明します。まず、PPDACサイクルを問題解決のための枠組みとして学びます。データ例として、自動車販売データ、地産地消データ、自由記述のテキストデータを扱い、どのような手順で分析が進められるかを示します。さらに、データサイエンスを推し進める上で重要となる問題設定のためのヒアリングや、結果の伝え方にも言及します。

〈2024年度ドコモgaccoでの開講日程〉
開講期間：2024年7月5日（金）～2024年10月25日（金）／募集開始：2024年5月31日（金）～

※2024年度のページは準備中のため2023年度の講座概要となります

データサイエンスの必須スキル！データ研磨入門

本講座ではデータを分析が可能な形式にするための前処理である「データ研磨」に着目し、分析対象となるデータそのものに焦点を当てました。滋賀大学データサイエンス学部、データサイエンス・AI イノベーション研究推進センターの教員のほか、本学と帝国データバンクでの共同研究拠点である「DEML センター」の実務に精通した研究者も加わり、実践的な内容もカバーすることで、より実践的なデータ利活用の実現をめざし、具体的なデータを例として演習を行っていきます。

〈2024年度ドコモgaccoでの開講日程〉
開講期間：2024年4月1日～2024年7月29日（募集開始：2024年2月1日～）