PROGRAM
専門コース(基礎/応用)
京都大学データサイエンス講座
①文系のためのデータサイエンス入門
②問題解決に使えるデータサイエンス
③R言語で学ぶデータサイエンス
④実務に使えるデータサイエンス
⑤統計解析のためのデータサイエンス
ほか、全8講座
2025.6.1(日) 〜 2026.3.31(火)
【オンデマンドコース】
- 日時
- 2025.6.1(日) 〜 2026.3.31(火)【オンデマンドコース】
- 京都大学データサイエンス講座
①文系のためのデータサイエンス入門
②問題解決に使えるデータサイエンス
③R言語で学ぶデータサイエンス
④実務に使えるデータサイエンス
⑤統計解析のためのデータサイエンス
ほか、全8講座 - 会場
- オンライン
- 受講料(税込)
- 受講料詳細は「内容」をご覧ください
- 定員
- -
- 申込期限
- 2026.2.28(土)
- 講師:新井 康平
- 大阪公立大学経営学研究科 准教授(大阪府立大学経済学研究科 准教授)
- 講師:田村 寛
- 京都大学国際高等教育院附属データ科学イノベーション教育研究センター 教授
- 講師:佐藤 彰洋
- 横浜市立大学大学院データサイエンス研究科 教授
- 講師:林 和則
- 京都大学国際高等教育院附属データ科学イノベーション教育研究センター 教授(情報学研究科 兼務)
- 講師:山本 章博
- 京都大学 情報学研究科・データ科学イノベーション教育研究センター 教授
- 講師:ほか
本講座は、統計検定®を主催する一般財団法人統計質保証推進協会と教育研究機関などが連携して開講した、統計学の勉強に役立つ「連携セミナー」として認定されています。
統計検定®のページはこちら
①文系のためのデータサイエンス入門~統計検定®3級を目指して~
本コースでは、統計学を初めて学ぶ文系の方、高校数学に自信がない方でも、統計学の基礎をしっかりとわかりやすく学ぶことができる統計入門講座を実施いたします。
統計検定®3級の合格レベルの統計学の知識の習得を目指します。
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②問題解決に使えるデータサイエンス~統計検定®2級を目指して~
本コースでは「大学基礎科目レベルの統計学の知識の習得度と活用のための理解度を問う」ために実施される統計検定®2級の合格レベルの統計学の知識の習得を目指します。
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③R言語で学ぶデータサイエンス~基礎から始めるデータ分析~
本コースでは“データ科学”力の向上を目指し、実務で役立つ統計基礎講座を実施いたします。
今回は、実務で統計分析業務が必要な方や教育・研究活動でデータ分析が必要な教育関係職員や学生の方が、「統計分析オープンソースソフトウェアR」を活用しながら、統計学・データ分析とプログラミングの基礎を同時にコンパクトに学ぶ機会を提供するために本講座を企画いたしました。
初学の方でも学べるように、統計検定®3級レベルの内容を順に扱いながら、実務で役立てるため、Rを用いて使い方の解説をします。
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④実務に使えるデータサイエンス~統計検定®データサイエンス基礎を目指して~
本コースでは「統計検定®データサイエンス基礎」合格レベルの知識とExcel演習技術の習得を目指します。
統計検定®データサイエンス基礎はデータサイエンスとその応用分野を専門とする大学教員と専門実務家が活用力を重視した問題を開発し、生徒・学生・一般を問わず、AI・デジタル社会の共通スキル「データサイエンス基礎」力を評価し、認証するための検定試験となっています。
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⑤統計解析のためのデータサイエンス~統計検定®データサイエンス発展(DS発展)を目指して~
本講座は、統計検定®データサイエンス発展(DS発展)に対応したオンデマンド講座です。
統計・数理・情報・AIの各分野を横断しながら、社会におけるデータ活用のあり方、AI倫理、統計的思考力を実践的に身につけていきます。
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⑥AI×データ活用の実践講座【AI基礎編】〜数理・データサイエンス・AI(応用基礎レベル)モデルカリキュラム準拠〜
本講座は、文部科学省モデルカリキュラム(応用基礎レベル)に準拠し、AIを初めて体系的に学ぶ方、実務での活用を見据えた社会人に向けて設計されたオンライン講座です。
AIの歴史や倫理的課題の理解から、機械学習、深層学習、強化学習、生成AIの基礎的概念に至るまで、幅広い知識を丁寧に解説。加えて、実社会でAIが果たす役割や、複数のAI技術を統合したサービス設計の視点なども学べます。
専門的な内容に対してもわかりやすさを重視した構成と、オンデマンド形式ならではの柔軟な学習スタイルで、忙しい社会人でも確実に理解を深められます。AIを活用した業務改革・意思決定・製品開発に携わる方に、初学者からの第一歩として最適な講座です。
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⑦AI×データ活用の実践講座【データサイエンス基礎編】〜数理・データサイエンス・AI(応用基礎レベル)モデルカリキュラム準拠〜
本講座は、数理・データサイエンス・AI教育強化拠点コンソーシアムの「応用基礎レベル」モデルカリキュラムに準拠し、実務現場でのデータ活用に直結する知識とスキルを身につけることを目的としています。
講義では、データの収集・整備・可視化・分析という一連のプロセスを体系的に学びながら、仮説検証、知識発見、意思決定支援へとつなげるための実践的アプローチを身につけていきます。
Pythonによるプログラミングや、統計的手法の活用も含まれており、即戦力のデータ活用人材を育成する内容です。
自身の専門知に、数理的な視点と情報的な処理力を融合させたいと考える方。
将来的に、教育・研究・ビジネス分野でのデータ活用を視野に入れている方に、確かな出発点を提供します。
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⑧AI・人工知能の初学者に向けた数学超速入門
人工知能やデータサイエンスを学ぶために有用と思われる初歩的な数学を説明します。
数学と言っても抽象的な複雑な内容ではなく、人工知能の機能や動作を理解するために必要な具体的な項目を扱います。
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●企業、教育機関の団体視聴申込も受け付けております。
※団体視聴申込の方は、講座名及び視聴人数を記載の上 kensyu@kyodai-original.co.jp までお問合せください。
教材買い切りをいただいた東京エレクトロン株式会社様とデータサイエンス教育発展についての意見交換会を行いました。詳細はこちら
主催:京大オリジナル株式会社
共催:京都大学国際高等教育院附属データ科学イノベーション教育研究センター
連携:一般財団法人統計質保証推進協会
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■以下の事項は禁止させていただきます。お申し込みの前にご確認ください。
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2.本サービスを全部又は一部を問わず第三者に提供する行為
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4.同時に二台以上のデバイスで本サービスを利用する行為
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●本講座について、株式会社ContextJapanの料金相場.jpというメディアで紹介されています。
⇒統計検定講座の料金相場と選び方