Message《メッセージ》

数理・データ科学教育研究センター（Center for Mathematical Modeling and Data Science，以下，MMDS と略）は平成18年に設立された金融・保険教育研究センターを前身とし、金融・保険部門、モデリング部門、データ科学部門の3部門からなる新たな教育研究センターとして、平成27年10月に設立されました。日々複雑化し多様化する現代において、急速な技術革新をリードし、変化する社会情勢に立ち向かう知力と知性を育成するためには、従来の枠組みにとらわれない、横断的な教育プログラムが整備されていなければなりません。MMDSは文理融合、数学イノベーション、データサイエンスの3つの要素を融合させ、産学連携・社学連携・国際連携の下にこの要請に応えていきます。近年の金融取引の高度化にともない金融機関でも確率・統計をはじめとした高度な数学の知識や計算機の知識を持つ人材が必要となっています。金融・保険部門は文理に通じた人材供給という社会へのニーズに応えます。数理モデリングは数学を適用して諸問題を解決する方法です。モデリング部門は数理モデリングと数値シミュレーションを担う人材を育成します。データ科学は研究や技術・サービス開発のために、大規模・大量データ（ビッグデータ）とICT（情報通信技術）をフルに活用したデータ駆動型な方法です。データ科学部門は現在の我が国において喫緊の課題と言われているデータサイエンティストの育成に取り組みます。MMDSは国際的に高まる数理・データサイエンティ

Center for Mathematical

ストの需要に応えるべく日々邁進していきます。
数理・データ科学教育研究センター

鈴木貴

Modeling and Data Science,
Osaka University

大阪大学
大阪大学数理・データ科学教育研究センター（MMDS）は、金融・保険数理や数理モデル、データ科学を体系的に習得できる、学数理・データ科学教育研究センター

際的な文理融合型教育プログラムを開発・実施する組織です。学内だけでなく外部企業・機関とも連携し、数理モデリング・デー
タ科学技術により、新たなイノベーション創出を可能にする分野横断型教育プログラムの開発を目指しています。

外部連携・日本アイ・ビー・エム

モデリング部門

・野村證券
・三井住友銀行
・住友生命保険学内 連 携データビリティフロンティア機構
産学連携部署
サイバーメディアセンター

金融・保険部門

MMDS

データ科学部門・ニッセイ基礎研究所
・日本政策投資銀行設備投資研究所
・株式会社 三菱UFJトラスト
投資工学研究所

3つの部門と2つのユニット

・野村證券金融工学研究センター
・大阪堂島商品取引所

多様な研究分野との連携

数理科学ユニット

データ科学ユニット

・大学共同利用機関法人
情報・システム研究機構 統計数理研究所

2020年度・東京大学医科学研究所
・東京大学大学院新領域創成科学研究科
・国立がん研究センター

数 理・データ アクティブラーニングプラン

・ベネッセコーポレーション《 カリキュラム 案 内 》〒560-8531 大阪府豊中市待兼山町1-3
TEL（06）6850-6091／8294
FAX（06）6850-6092
Email：mmds-questions@sigmath.es.osaka-u.ac.jp
http：//www-mmds.sigmath.es.osaka-u.ac.jp

M M D S 数 理・デ ー タアクティブラ ーニング プランとは

数 理・デ ー タ科 学 全 カリキュラム

近年のデータ解析技術の多様化・高度化により数理科学とデータ科学という科学の方法論と実質科学の融合教育が重要視されています。

カリキュラムは学際的な総合プログラムであり学部生だけでなく大学院副プログラムまでを含んでいます。

MMDS数 理・データアクティブラーニングプランとは基 本的な考えを基 礎 から理 解し、答えの決まらない課 題に対して9つの方 策

これにより学部教育における統計リテラシーの確立、社会のさまざまな課題に対処できる応用数学の充実、PPDMSACA（Problem,Planning,Data,Modeling,Simulation,Analysis,Conclusion,Application,Prediction）の有機的全国的なモデルとなる標準カリキュラムの策定と普及を目指しています。

な連携を発展・進化させる系統的なプログラムです。

《大阪 大学 M M DSによる数 理・データ科 学教 育 》■アドヴァンストセミナー
特色01

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特色

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数理・データ科学の基礎とどの学部からでも受講できる！

多彩な教育プログラムを最先端の応用が学べる！

─文理融合教育─

選べる！

材料・流体力学、金融工学、保険数理、数理医学、生命情報学、認知科学、機械学習、人工知能（AI）─ビッグデータ科学

文系の感性を持った理系の学生，理系的な発想を身に付けた文系の学生を育成する学
際融合的な教育プログラム

数理・データ科学アクティブラーニング
第一線の研究者によるオムニバス講義
企業と協同したスタディグループ

数理・データ科学教育研究センター担当全学共通教育科目一覧
基盤教養教育科目

専門基礎教育科目
履修期間

科目名

内容

履修期間

科目名

内容

統計学A-I

統計リテラシーの習得および人文・社会科学向けの統計的推測および検定の方法論を学ぶ。

1・
２年 春・夏以上

機械学習入門教師あり学習、教師なし学習といった、機械学習の基本的な考え方を実習とともに学ぶ。

統計学B-I

統計リテラシーの習得および医学・薬学向けの統計的推測および検定の方法論を学ぶ。

1・２年 春・夏
以上

経済学のための数理 I

1年 春・夏統計学C-I

統計リテラシーの習得および理工系向けの統計的推測および検定の方法論を学ぶ。

1年 秋・冬経済学のための数理 II

1年
秋・冬
以上

統計学A-II

統計リテラシーの習得および人文・社会科学向けの統計的推測および検定の方法論を学ぶ。

1年
秋・冬
以上

統計学B-II

統計リテラシーの習得および医学・薬学向けの統計的推測および検定の方法論を学ぶ。

統計学C-II

統計リテラシーの習得および理工系向けの統計的推測および検定の方法論を学ぶ。

1年 春・夏
1年 春・夏

1年
以上 秋・冬

学問への扉
履修期間

科目名

内容

数理生物学入門

生命科学や医学の諸問題を題材として、生命科学の理論を数式で記述し、数値シミュレーションや数学を用いて予測、分析する方法を実習する。また、データの取り扱いや分析法、データから新しい価 値を発見する手立てについても学ぶ。

1年 春・夏データサイエンス
ものつくり

計測機によるデータの収集、データベース構築、データの統計解析等を通じて、「 ものつくり」で求められるデータサイエンスの素養を身に着ける。

1年 春・夏様々な科学でみられる数理と応用 I

経済・生物・工学等からの受講学生の専門分野で必要とされる、適 切な数 学 的 課 題を適 宜与える。このようなセミナー形式を通して、様々な科学分野で見られる数理科学を学ぶ。

心理学とAI・データサイエンス

心理学・データサイエンスとAIとの関わり、およびデータサイエンス・A Iの枠組みによる様々な認 知機能のモデリングについて学ぶ。

1年 春・夏

1年 春・夏

1年 春・夏

1年 春・夏

1年 春・夏ロボティクスとデータサイエンス

センサー・アクチュエータの実データに触れて、データから新たな発見，役立つ技術の開発，エンターテインメントコンテンツ作成など幅広い視点からデータ活用法を学習する。

数理医学基礎

生命科学や医学の諸問題を題材として、生命科学の理論を数式で記述し、数値シミュレーションや数学を用いて予測、分析する方法を実習する。また、データの取り扱いや分析法、データから新しい価 値を発見する手立てについても学ぶ。

ブラウザでふれる
機械学習

機械学習やデータ分析になじみのない学生を対象に、ブラウザから利用できるサービスを通してそれらがどのようなものかを体 験し、機 械学習の利活用について考えていく。
（ 情報科学研究科提供科目）

高度教養教育科目
履修期間

科目名内容

データ科学（機械学習）

データ回帰や分類に関わる機械学習アルゴリズムの基本事項を修得する。

データ科学と意思決定

データ科学の枠組みから意思決定プロセスをモデル化する方略を学ぶ。

【夏期集中】

高度データサイエンス
リテラシー

様々な医療ビッグデータを扱うために必要とされる数理解析手法について学ぶ

3年以上 春・夏

科学技術のための統計学

統計的推測や統計解 析の基 本事項について学び、推定・検定の手法やその性質について理解を深める。

2年秋・冬
以上
2年 秋・冬以上
3年春・夏
以上

1・２年 春・夏
以上
1・２年 春・夏
以上
1・２年 春・夏以上
1・２年 春
以上
1・２年 夏以上
1年 秋
1年冬

1・２年 春・夏
以上

データ科学と情報科学の観点から、情報の扱い方について理論的背景を含めて学ぶ。

数値シミュレーションの基礎

理学、工学に現れる偏微分方程式を数値計算するための基 礎的な数学とコーディングの技術を、外部講師も交えて講義する。
物理法則や微分方程式、変分原理等を用い、数式によって生命現象、物理現象、社会現象を記述する方法やその解析法を基礎から講義する。

データ科学入門 I
データ科学入門 II
データ科学入門 III実世界は多様な情報で満ちている。実データ毎(画像、言語、行動、経済など）に適した解析法や数理モデリングを講義する。

・工学と現代数学の接点

・機械学習続論・データ科学入門Ⅰ〜 Ⅳ

・工学への数値シミュレーション

・経済学のための数理 ・I Ⅱ

・データサイエンスの基礎 ・I Ⅱ

・データ科学による課題解決入門

・高度情報リテラシー

・データ科学のための数理・データ科学特講

・数値シミュレーションの基礎

・データ解析の実際

・数理科学の応用

・数理モデリングの基礎

・文理融合に向けた数理科学 ・I Ⅱ

・コンピュータアルゴリズム入門

・金融・保険のためのデータサイエンス■高 度 教養 教 育 科目

■専門 基 礎 教 育 科目

■学問への扉・データ科学（機械学習）

・統計学Ａ− ・I Ⅱ

・数理生物学入門

・データ科学と意思決定・統計学Ｂ− ・I Ⅱ

・数理医学基礎・高度データサイエンスリテラシー

・統計学Ｃ− ・I Ⅱ

・データサイエンス ものつくり

データ科学のための数理データ科学を題材に微 積分や線 形代数および数値解 析を理解する。

データ解析の実際実データ解析を行うための統計プログラムの基礎およびデータベースの活用法を修得する。

文理融合に向けた数理科学 I

・心理学とAI・データサイエンス・ロボティクスとデータサイエンス・ブラウザでふれる機械学習

大 学 院 副 プ ログラム

文学部・経済学部・法学部・外国語学部の学生を対象にして、社会科学等で要請されている文理融合に向けた数理科学的手法について講義する。

文理融合に向けた数理科学 II

1年 秋・冬金融・保険のためのデータサイエンス

時系列データにおける基本的な統計モデルや統計的解析手法を学ぶ。
また、時系列データの数値解析に取り組む。

1年 秋・冬工学と現代数学の接点工学で用いられる様々な数理モデルや数値解析法を現代数学の視点からとらえ直し、数学的に普遍性のある枠組みを講義する。

1年 秋・冬工学への数値シミュレーション

外部講師も交えて、工学で必要とされる数理科学的手法を講義する。

1年 秋・冬データ科学による課題解決入門

データ科学におけるアクティブラーニングプランを用いた課題解決法の基礎を学ぶ。

1年 秋・冬機械学習続論

確率論を用いた機械学習の理論の定式化を学び、深層生成モデルに応用する。

1年 秋・冬数理科学の応用

医学・生理学の題材を用いて、常微分方程式や確率微分方程式モデルが現象の記述に有効であることを学ぶ。

データ科学特講

外部講師5名によるデータ科学に関する5日間の集中講義（特講）。

数理モデリングの実習

外部講師も交えて、工学で必要とされる数理科学的手法を講義する。

1年 秋・冬以上

コンピュータアルゴリズム入門

コンピュータはなぜ意図した処理ができるのかについて学ぶ。
（情報科学研究科提供科目）

履修期間

科目名

内容

1年秋・冬
以上

AI ものつくり

計測機によるデータの収集、データベース構築、データの統計解析等を通じて、「ものつくり」で求められるAIの素養を身に着ける。

様々な科学でみられる数理と応用（Advanced）

生物学・工学・社会科学等で必要な数理的考え方に慣れる。
Iでは数理科学的な考え方に広く触れ、Advancedでは機械学習を体験する。

数理・データ科学に関する先駆的教育プログラムの開発・提供と人材育成

モデリング部門

金融・保険部門

データ科学部門

高度副プログラム｢数理モデル｣

副専攻プログラム｢金融・保険｣

高度副プログラム｢データ科学｣

複雑システムを数理モデルとして記述し問題 解決 へと導く能力を養う教育プログラム

金融・保険・年金数理に関わる学際的な分野の専門家を育成する文 理 融 合 型教
育プログラムビッグデ ー タの 活 用 や不 確 実 性 へ の 対処、エビテンスに基づく科学的方法論を取得する教育プログラム①専門を超えた数理的思考、データ分析・活用能力

人材育成②社会における様々な問題の解決・新しい課題を発見する能力③データから価値を生み出すことができる能力《 履 修 登 録 について 》

アドヴァンスト・セミナー

1年秋・冬
以上

・様々な科学でみられる数理と応用 I

・科学技術のための統計学

多種多様なビッグデータを適切に扱うためのデータサイエンスについて、基礎的な数理からAIへの応用までを学ぶ。

1年 秋・冬

1・２年
以上 春・夏【夏期集中】
1・２年 春・夏
以上【夏期集中】

・数理モデリングの実習

データ科学入門 IV
データサイエンスの基礎 I

1年 秋・冬 データサイエンスの基礎 II
1・２年 春・夏以上
1・２年 春・夏以上
1・２年 春・夏以上

・機械学習入門

数理的に社会現象をモデル化・分析する際に必要な数学的方法を講義する。Iではミクロ、IIではマクロ分析を行う。

高度情報リテラシー

数理モデリングの基礎

・AI ものつくり■基 盤 教養 教 育 科目
標準カリキュラム

2020年度・様々な科学でみられる数理と応用（Advanced）

2020年度履修登録

履修登録は学務情報システム（KOAN https://koan.osaka-u.ac.jp/）で行います。
全学教育推進機構または各学部教務担当係の指示に従ってください。