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データサイエンスで活用されるデータは数学理論である確率・統計や多変量解析に基づいて分析されています。この講義では、確率統計の基礎から始めて多変量解析における4つの分析手法について解説し、pythonプログラミングによる実装についても学びます。 社会問題の諸問題で登場するデータを活用する為の数理統計手法について学習し、実際にプログラミングによるデータ分析ができるようになることが目的となります。 開講日・教室 2024年度秋学期 月曜2限 23-204（坂戸）火曜1限 3203（紀尾井町）木曜4限 23-204（坂戸）※3コマで全て基本的に同じ内容です。 機械学習とAI 配当年次 3-4年次 レベル 専門教育レベル 科目群 データサイエンス科目／情報・AI科目 必修・選択の別 プログラム 修了のための選択必修科目 授業の目的・目標　 深層学習の登場によって機械学習の性能は飛躍的に向上し、現代社会においてAIは至る所で活用されています。この授業では機械学習とは何か、機械学習で何ができるのか、できないのかを学び、現代社会にけるAI活用事例について紹介します。 機械学習について正しく理解し、ビジネスや生活でAIを利活用するための知識を習得することが目的となります。 開講日・教室 2024年度秋学期月曜1限 23-305（坂戸）火曜4限 5201（紀尾井町）水曜2限 23-412（坂戸）※4コマで基本的に同じ内容です。 データサイエンス特別講義Ⅰ 配当年次 3-4年次 レベル 専門教育レベル 科目群 データサイエンス科目 必修・選択の別 プログラム 修了のための選択科目 授業の目的・目標　 データサイエンスやAIが社会・企業において、実際にどのように利活用されているのか、その必要性・意義などについて理解しておくことは重要なことです。本講義は、実際の社会で利活用されているデータサイエンスやAIに関する事例を、実務経験を踏まえて、わかりやすく解説します。本講義は複数の実務経験者によるオムニバス形式で行われます。 データサイエンスやAIに関する社会への実装について触れることで、データサイエンス・AIに関する理解を深め、今後の学修の指針とすることが目的となります。 開講日・教室 2024年度春学期月曜1限 23-204（坂戸）火曜3限 3208（紀尾井町）2024年度秋学期水曜1限 23-502（坂戸）※春秋４コマで全て基本的に同じ内容です。 データサイエンス特別講義Ⅱ 配当年次 3-4年次 レベル 専門教育レベル 科目群 データサイエンス科目 必修・選択の別 プログラム 修了のための選択科目 授業の目的・目標　 本講義は、各回を担当する教員などが専門分野に則して、データサイエンスやAIに関する主要なテーマについて、わかりやすく解説します。本講義は複数の教員などによるオムニバス形式で行われます。 データサイエンスやAIに関する様々な研究分野に触れることで、データサイエンス・AIに関する理解を深め、今後の学修の指針とすることが目的となります。 データサイエンスやAIに関する社会への実装について触れることで、データサイエンス・AIに関する理解を深め、今後の学修の指針とすることが目的となります。 開講日・教室 2024年度春学期木曜1限 23-306（坂戸）2024年度秋学期火曜3限 5201（紀尾井町）木曜1限 23-306（坂戸）※春秋４コマで全て基本的に同じ内容です。 経済学部提供科目 社会科学におけるデータサイエンス 配当年次 3年次 レベル 専門教育レベル 科目群 データサイエンス科目／情報・AI科目 必修・選択の別 プログラム 修了のための選択必修科目 授業の目的・目標　 本講義では、身に付けたスキルや知識をさらに応用させ、Rなどを用いて経済学、経営学、政治学等に関するデータ分析・シミュレーションを内容として取り扱います。 本講義の目的は、調査研究の背景に関する知識、プログラミング、統計手法について実際の事例を用い、また自らの手でこれらの一連の内容を理解し、実践できるようになることにあります。 開講日・教室 2024年度秋学期 水曜1限 23-310（坂戸） 備考 経済学部との連携科目であるため、履修者数が多い場合、履修制限をかけることもあります。2021年度以前に入学した学生が聴講を希望する場合は、担当教員に連絡してください。 金融データ分析 配当年次 3年次 レベル 専門教育レベル 科目群 データサイエンス科目 必修・選択の別 プログラム 修了のための選択必修科目 授業の目的・目標　 本講義では、（Nikkei Financial Questにある企業の株価データやアンケート調査データなどの）金融データを用いた分析に関する理論ならびにデータ分析に関する内容を取り扱います。 本講義の目的は、大規模な金融データを分析する手法を身に付けるとともに、企業や個人の金融行動に関する理論について理解することです。 開講日・教室 2024年度春学期 火曜1限23-413（坂戸） 備考 経済学部との連携科目であるため、履修者数が多い場合、履修制限をかけることもあります。2021年度以前に入学した学生が聴講を希望する場合は、担当教員に連絡してください。 定量的政策評価 配当年次 3年次 レベル 専門教育レベル 科目群 データサイエンス科目 必修・選択の別 プログラム 修了のための選択必修科目 授業の目的・目標　 本講義では、定量的分析による政策評価の基礎を学習します。公共事業や規制など行政が実施する政策には、良い面（社会的便益）がある一方で、コスト（社会的費用）も伴います。できるだけ効率的な政策を立案するためには、政策による社会的便益と社会的費用を定量的に評価・分析することが必要です。本講義では、Rなどのソフトウェアを用いて、電力市場の自由化などのケース・スタディを通じて、公共事業や規制の費用便益分析を学習します。 「費用便益分析の考え方を理解できる」「定量的な分析のために必要なデータと取得や加工方法について理解できる」「エクセルやRなどを用いた部分均衡アプローチによる定量的なモデル分析を行い、政策評価をすることができる」ことを本講義の目的としています。 開講日・教室 2024年度春学期 水曜3限 清-303（坂戸） 備考 経済学部との連携科目であるため、履修者数が多い場合、履修制限をかけることもあります。2021年度以前に入学した学生が聴講を希望する場合は、担当教員に連絡してください。 ゲーム理論とAI 配当年次 3年次 レベル 専門教育レベル 科目群 数理・統計科目 必修・選択の別 プログラム 修了のための選択科目 授業の目的・目標　 ゲーム理論とは社会や自然界における複数主体が関わる意思決定の問題や行動の相互依存的状況を分析する学問であり、経済学や経営学において必要不可欠な理論となっています。本講義では、プログラミングを通じてゲーム理論の基礎を学びます。 ゲーム理論の初歩的な内容を理解するとともにこれまで培ってきたプログラミングスキルでもって、社会・経済現象を多面的に説明できるようになるスキルを身に着けることを目的としています。 開講日・教室 2024年度春学期 水曜3限 23-207（坂戸） 備考 経済学部との連携科目であるため、履修者数が多い場合、履修制限をかけることもあります。2021年度以前に入学した学生が聴講を希望する場合は、担当教員に連絡してください。 応用AIプログラミング 配当年次 3年次 レベル 専門教育レベル 科目群 情報・AI科目 必修・選択の別 プログラム 修了のための選択科目 授業の目的・目標　 本講義では、Pythonなどによる機械学習や深層学習のプログラミングスキルなどを用いて、社会における諸問題に対する実践的なシミュレーションなどに関する内容を取り扱います。本講義の目的は、経済や経営における諸問題を解決するための実践的な機械学習・深層学習のプログラミングスキルなどを身に付けて、問題解決を図ることです。 開講日・教室 2024年度春学期 水曜1限 23-310（坂戸） 備考 経済学部との連携科目であるため、履修者数が多い場合、履修制限をかけることもあります。2021年度以前に入学した学生が聴講を希望する場合は、担当教員に連絡してください。 数理・データサイエンスセンター 数理・データサイエンスセンターについて プログラム・科目 データサイエンス教育プログラム 数理・データサイエンス提供科目 シンポジウム・セミナー 活動報告 数理・データサイエンスセンター ホームへ戻る ページの先頭へ戻る ホーム  >  数理・データサイエンスセンター  >  プログラム・科目  >  数理・データサイエンス提供科目 城西大学のSNS Instagram LINE X 各種動画 お問い合わせ 資料請求 デジタルパンフレット 訪問者別 受験生の方 在学生の方 外国人留学生の方 卒業生の方 保証人・保護者の方へ 企業の方 臨床研究参加者の方 関連機関 学校法人城西大学 城西国際大学 城西大学父母後援会 城西大学同窓会 薬学協力会 城西大学附属城西中学・高等学校 城西大学付属川越高等学校 関連リンク JOSAIサポート 城西健康市民大学 子ども大学にしいるま 薬用植物園 埼玉東上地域大学教育プラットフォーム 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