平成31年度10月より、情報教育に関する共通科目として「データサイエンス」を開講しました。「データサイエンス」の授業では、データサイエンスの基礎的概念を理解し、コンピュータを利用した基礎的なデータ分析技術を学ぶことを目的としています。データの収集、データの管理、データの可視化、データの分析を通じて、データの理解と活用の手法を実践的に習得し、先端的なデータサイエンスの事例に触れ、社会におけるデータの具体的な活用について理解することを目指します。本サイトでは、各学問分野におけるデータの収集、管理および活用について学ぶために使用するビデオ講義を公開しています。ーヘルスサービスリサーチの視点からデータサイエンスは医学3領域(基礎・臨床・社会)のそれぞれに応用しうる。医学の基礎研究である基礎医学ではゲノム解析など、一人ひとりの患者さんの診療を主とする臨床医学では画像診断のAI活用など多々あるが、本講義では、社会医学、中でも医療介護サービスの質に焦点をあてたヘルスサービスリサーチを中心とする。質の高いサービスの実現には、一人の患者さんが受診し、診療を受け、その後、介護も含めてどう経過していくかーという時間的な視点、そして、地域における各医療機関や介護サービスがどう機能しているか、質はどうかという空間的に広い視点の両者が必要である。それにはデータが必要である。社会医学の基本である疫学・統計についても触れ、わが国における医療介護ビッグデータの現状含め、今後のデータサイエンスに必要な考え方を解説する。本講義では、現代サッカーボールの空力特性と飛翔特性について、風洞実験及びキックロボット実験から得られたデータを利用して解説する。導入:生命科学とデータサイエンスこの講義では生命科学においてデータサイエンスが必須になっていること及びその理由について説明する。人文学と情報学の学際分野であるデジタル・ヒューマニティーズ(人文情報学)について、そのミッションといくつかの実践例、データサイエンスとの関わり等について述べる。改善するビッグデータの手法が広く用いられている。System)が注目されている。CPSについて概要を述べるとともに、それらを支える情報システム、また、ビッグデータ活用における問題点について解説する。本講義では人工知能と機械学習の基礎について解説する。いまの人工知能に何ができてどういう場面で活用されているのかを紹介する。大量のデータからルールを学習する技術である機械学習について、その仕組みを紹介する。