横浜市立大学 大学案内2019
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教養ゼミAdvanced Practical English全学開放科目共通教養科目Practical English■ 4年間の学びのイメージ1年次2年次3年次4年次DSの基盤文理融合のマインドを学ぶ国際通用力・英語を学ぶ現場対応力を身につけるDSの専門国際社会で活躍するための実践的な英語や教養を学ぶ社会で広く用いられるDSを網羅的に知る文系+理系のさまざまな科目を履修し、DS人材となる基礎知識を身につける統計・計算機科学の基礎を学ぶDSをどのように社会に応用するか学ぶインターンシップなどを通じて、DSの研究に取り組む数学とコンピュータの基礎を学ぶ前後必修科目選択科目セットで履修推奨前後前後前後1年次前後2年次前後3年次前後共通数学や計算機科学の基礎的な科目として、1年次前期から必修科目として「線形代数学」や「微積分学」、「集合・位相」などを学び基礎を固めます。また、後期からは一人一台のパソコンを活用する「コンピュータ演習」等により計算機を利用した実践的な基本技術を修得します。2年次以降は、「プログラミング演習」や「アルゴリズム論」、「多変量データ解析」等を学びつつ、「計量経済学モデリング」や「医療統計学」といった、修得したデータサイエンスに係る知識や技能を社会展開に応用していくことにシフトしていきます。3年次以降の演習では、企業や官公庁におけるPBLを通じて実践的に学ぶとともに、それらの成果を卒業研究としてまとめていきます。■ 基礎から応用、実践的PBLへ■ データサイエンス学部専門科目 カリキュラムマップ学部の特長凡例▶アルゴリズム系統計系(教職)情報リメディアルコンピュータ演習線形代数学 Ⅰ 線形代数学 Ⅱ線形代数学実習 Ⅰ 線形代数学実習 Ⅱ微積分学 Ⅰ 集合・位相微積分学 Ⅱ統計の数理 Ⅰ 微積分学実習 I微積分学実習 Ⅱプログラミング演習 Ⅰプログラミング演習 Ⅱ計算機数理情報理論データベース論並列分散処理計算機概論統計の数理 Ⅱ代数学調査設計論アルゴリズム論組合せ論最適化理論数値解析応用統計学 Ⅱ統計モデリング Ⅱ計算機統計学データ可視化法非構造化データ機械学習データ解析演習 Ⅱビッグデータ解析データマイニングデータ解析演習 Ⅰ 応用統計学 I統計モデリング I多変量データ解析線形代数学 Ⅰ・Ⅱ 微積分学 Ⅰ・Ⅱ 集合・位相 Ⅰ・Ⅱ 演習卒業研究58

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