・PBL科目から2単位履修すること。行い、それらの理解を通じて、その奥に隠れた「真理」や「価値」を引き出して、次世代の科学・技術の進歩や社会の発展に貢献できる能力を涵養する。専門の異なる研究者・技術者が協力して融合分野を開拓する際に必要となる異分野間コミュニケーション能力や挑戦性・総合性を育成するため、課題演習形式で講義を進め、最後に結果をお互いに発表し議論と考察を深める。表示可能なデータがありません。バイオサイエンス領域におけるデータサイエンスの応用方法を身につけるため、実習で用いる実際的なデータの内容と背景について、また、実習で利用する統計解析手法とその環境についての紹介を行う。異分野融合チームを作り、演習課題への取り組みを議論する。物質科学の実際のデータを用い、データサイエンス的観点からの問題の切り口についての理解を深めため、それぞれの分野からの意見を出し合う。バイオサイエンスにおいて急速に必要性を増しているデータサイエンスの考え方と方法論について、実際の実験データを対象にして、基礎的な解析の手法を実際に適用し、それぞれの利点や実用的な問題点について学ぶ。データ解析の基本的な手法を適用した結果について検証し、内容を整理してグループごとに概要を発表する。解析方法、結果の評価基準などについてのディスカッションを行う。グループ発表でディスカッションした内容をもとに、さらに詳細なデータ解析を行うための手法の獲得を目標に、より発展的なデータサイエンスの手法について学ぶ。課題データ、あるいはオリジナルの研究データをもとに、データ解析のアルゴリズムを実装する。実際のデータをもとにしたデータ分析を行い、その結果について議論、検証、および考察を行う。各課題について、データの背景、解析手法の説明、および得られた結果についての考察を、論理的にわかりやすく読めるように整理し、レポートの形にまとめ、提出する。履修条件データサイエンス序論、データサイエンス論の履修が望ましい。・課題発表内容とレポートにより評価する。