データサイエンス

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ケンブリッジ データサイエンス コース Decision-Making Using Dataケンブリッジ大学学術交流協定派遣留学プログラム(短期留学 5週間)【夏期】【春期】(中期留学 14週間)【秋期】【春期】(長期留学 23週間)【秋期】【春期】
本コースは、ケンブリッジ大学数学部 University of Cambridge Faculty of Mathematicsとケンブリッジ大学ジャッジ・ビジネス・スクールとの協力のもとに、データを活用するために必要なツールの学習、スキルの習得に努めるコースです。 近年、社会や産業の活力を左右する要因の一つとして、データサイエンスや人工知能(AI)への理解や知識が「読み・書き・そろばん」的な素養として重視されるようになってきました。将来社会で活躍するためには、英語に加えてデータサイエンスの理解や知識を身につけておくことが重要になってきています。 政府がまとめた「AI戦略」では、すべての大学・高専生が初級レベルのデータサイエンスやAIを習得し、専門分野で応用できる力を身につけるという目標を掲げています。「情報I」は、データサイエンス・AIの基礎となる理数素養や知識を身につける役割を担います。 データサイエンスは、プログラミングや統計、数学などの知識や技能を用いながら有意義なデータを引き出すことを目指す研究分野で、実践的な学びを経験します。 データサイエンスとは、Big data and Big issues, Data mining, Crypto currencies, Data visualization, GDPR, Digital Encryption, Artificial Intelligence 等を活用し、データを用いて新たな科学および社会に有益な知見を引き出そうとするアプローチ、データにもとづいて合理的な判断を行い、的確な意思決定を導く手法を意味します。情報科学、統計学などを横断的に取り扱い、分野の専門知識、プログラミングのスキル、数学および統計の知識、データ分析など複数分野を組み合わせて、意味のある、有意義な本質を見抜くために必要な方法論であり、グローバルリーダーとなる資質の一つです。 世の中にあふれる膨大なデータの解析や分析を通して、社会や企業の課題を見出したり、解決方法を提案したり、情報通信や製造業、マスコミなど幅広い業種で活躍する「データサイエンティスト」の育成を目指します。 Rabbit-duck illusion の画像について、ウサギか、アヒルか、データを使って証明してみましょう! 中期留学及び長期留学では、データサイエンスからデータエンジニアリングへと学習を進めます。
学士
日本語
英語
データサイエンス
ビジネス・経営
ケンブリッジ オンライン プログラム One-to-One 1対1 個人レッスン (8週間)
ZOOMによるオンライン 1対1 個人レッスン(同時双方向型) 開講コース  ① ケンブリッジ データサイエンス コース ② イングリッシュ コミュニケーション コース ③ アカデミック イングリッシュ コース ④ ビジネス イングリッシュ コース ⑤ IELTS
学士
高校生
日本語
英語
データサイエンス
教育
リカレント教育:一般社会人対象Organisational Data Science CourseCambridge Judge Business SchoolUniversity of Cambridge 短期留学4週間【夏期】【春期】
本コースは、ケンブリッジ大学ジャッジ・ビジネス・スクールとの協力のもとに、データを活用するために必要なツールの学習、スキルの習得に努めるコースです。データを通して世の中の構造について考え、社会に新しい価値観を築くことが目的であると学びます。 近年、社会や産業の活力を左右する要因の一つとして、データサイエンスや人工知能(AI)への理解や知識が「読み・書き・そろばん」的な素養として重視されるようになってきました。将来社会で活躍するためには、英語に加えてデータサイエンスの理解や知識を身につけておくことが重要になってきています。 今日のデジタル社会、デジタル経済においては、データに基づいた意思決定ができることは重要視されています。このプログラムは、データを活用するために必要なツールの学習、スキルの習得を目指します。 データサイエンスは、プログラミングや統計、数学などの知識や技能を用いながら有意義なデータを引き出すことを目指す研究分野で、実践的な学びを経験します。 データサイエンスとは、Big data and Big issues, Data mining, Crypto currencies, Data visualization, GDPR, Digital Encryption, Artificial Intelligence 等を活用し、データを用いて新たな科学および社会に有益な知見を引き出そうとするアプローチ、データにもとづいて合理的な判断を行い、的確な意思決定を導く手法を意味します。情報科学、統計学などを横断的に取り扱い、分野の専門知識、プログラミングのスキル、数学および統計の知識、データ分析など複数分野を組み合わせて、意味のある、有意義な本質を見抜くために必要な方法論であり、グローバルリーダーとなる資質の一つです。 世の中にあふれる膨大なデータの解析や分析を通して、社会や企業の課題を見出したり、解決方法を提案したり、情報通信や製造業、マスコミなど幅広い業種で活躍する「データサイエンティスト」の育成を目指します。 Rabbit-duck illusion の画像について、ウサギか、アヒルか、データを使って証明してみましょう!
一般
tag-Consultants
tag-Mid-level to senior HR professionals
日本語
英語
自然科学
工学

プログラム

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ケンブリッジ大学 留学プログラム
学士
一般
高校生
日本語
英語
データサイエンス
ビジネス・経営

多彩なオンライン教育と国際戦略コンテンツ

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留学生応援特別ボックスコンテンツ

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ビッグデータ時代の人工知能学と情報社会のあり方(学術俯瞰講義)
近年、人工知能が第三次ブームを迎えたと言われている。火付け役はシンギュラリティの議論(とその映画化)や、ディープラーニング(DL)の成功である。確かにアルファ碁がDLと強化学習を組み合わせた方式で囲碁の世界チャンピオンクラスに勝ったのは(コンピユータ囲碁の研究者にとっても)衝撃的であった。アルファ碁は豊富な棋譜から学んでいる。ビッグデータが容易に入手可能になった現在、DLはこれ以外にも様々な可能性を秘めている。 しかし一方で、DLは人工知能研究(AI)のホンの一部に過ぎない。AIでは従来パターン認識とシンボル処理が二大テーマとなってきた。DLはパターン認識技術として期待されているが、それをより高次の知的活動につなげる必要がある。そこには状況依存性の処理の問題など未解決の問題が山積みになっている。そしてまた、AIは情報技術(IT)の一部(先鋒)に過ぎない。AIはITとして社会に定着する前の非定型な分野を担当している。定式化され、実用化されればITと呼ばれる。例えば、30年前には文字認識はAIの分野であったが、現在では普通に使われている技術である。自動運転も、今でこそAI的要素が強いが、やがてITの一分野になるであろう。ビッグデータの扱いにおいても、現状では理論的に定式化され、アルゴリズムとして形式的に処理できる部分(IT)と、そうではなく中身(データの意味)を扱わねばならない部分(AI)とが混在している。 ITは社会の在り方を根本から大きく変える力を秘めているが、現在それが遍く認識されているわけではない。また、社会システムのデザインは技術だけでできるものではなく、善悪の議論も含めながら社会学や法学とともに歩むべきものである。人工知能・ビッグデータの本格活用時代を迎えて、このことの重要性は高まるばかりである。 そのような訳で、AIブームの今日、未来を見通して社会のあり方までを広く俯瞰しておくことは重要である。本講座ではAIを軸としてITとその社会応用について概観する。AIの全体像を研究の歴史を含めて俯瞰することから始め、ビッグデータの扱いや、ロボティクスなどの関連分野にも触れる。さらにシンギュラリティの議論を含むITの未来像について語り、ITの社会応用や法的問題へと発展させる。
日本語の必要語学レベル:中級2(N2/B2)
模擬授業
データサイエンス
学士
日本語
東京大学
Learning Column
東洋大学Web体験授業
「Web体験授業」は、東洋大学全学部の授業を通して学問の魅力を伝える動画コンテンツです。
日本語の必要語学レベル:中級2(N2/B2)
模擬授業
自然科学
学士
修士
博士
日本語
英語
東洋大学
UTokyo OCW
UTokyo OCW(OpenCourseWare)とは、大学等で正規に提供された講義とその関連情報をインターネット上で無償で公開する活動です。 東京大学では2005年から活動を始め、東京大学の教育プログラムに従って提供されている正規講義の資料や映像を、東京大学の外の方々にも無償で提供しています。
日本語の必要語学レベル:指定なし
単位・証明書
自然科学
学士
修士
博士
日本語
英語
東京大学
東京大学「学術俯瞰講義」
学術俯瞰講義では、学問領域の全体像はどうなっているのか、どのように有機的につながっているのかを学ぶ場となることを目指しています。 学術俯瞰講義は、学問の入り口にいる大学1,2年生の皆さんが、「知」の大きな体系や構造をより広い視点から見ることにより、それぞれの学問領域の全体像はどうなっているのかそして学問領域同士はどのように有機的につながっているのかを学ぶ場となることを目指しています。 「知」が増大し、複雑に絡み合っている現在、あなたの進もうとしている学問分野が思いがけない分野と交わっているかもしれません。 文系、理系、という枠にとらわれず、色々な分野に足を踏み入れてみましょう。
日本語の必要語学レベル:指定なし
その他
自然科学
学士
日本語
東京大学
東京大学MOOC
MOOC(Massive Open Online Course)は、インターネットを通じて配信される、無料または安価で受講できる大規模公開オンライン講座です。 世界中から集まる受講生は講義ビデオやテストなどを通じて学習を進めます。受講期間終了後、一定の成績を収めた合格者のうち希望者には修了証が発行されます。 オンライン講座を提供するプラットフォームとして Coursera、edX があり、東京大学では日本初の試みとして 2013年9月よりCourseraで2コースを提供して以降、これまでに全18コースを提供しています(2020年12月現在)。
その他
自然科学
学士
修士
博士
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東京大学
東大TV
東大TVは、東京大学で開催された多彩な公開講座や講演会を動画でお届けする、大学公式のウェブサイトです。 会員登録も費用も不要で、どなたでもご覧いただけます。 東京大学では、毎日新しい知が生産され、世界中の知が行き交っています。 この場で生まれた「知」を広く社会につたえ、還元することは、東京大学の社会的義務と考えています。 本学の研究・教育活動から生まれた多数のコレクションを、ぜひご自身の学びにご活用ください!
日本語の必要語学レベル:指定なし
単位・証明書
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