京都大学全学教育（学部・大学院）
データ科学イノベーション教育研究センター および 情報学ビジネス実践講座 提供科目マップ

大学院共通・研究科横断科目
大学院生向け使いこなせたら創り出せ知るほどに使うほどに楽しくなる

Wisdom & Innovation

知 識 から知 恵を 見 いだし
創 造につ な げる力
Knowledge（博士後期課程 全学的プログラム計画中）
データの二次利用実践論・
データ科学展望I

デジタル変容実践論・
データ科学展望II

データ科学展望III,IV

京都大学国際高等教育院附属

統計科学基礎論

統計的信号処理論

データ科学：理論から実用へ

情報科学基礎論

情報セキュリティ

人工知能特論データ科学イノベーション
教育研究センター

情 報 から法 則 性 などの知 識を 取り出 す 力

データ科学概観

全学共通科目

Information

学部生向け

使いながら深く知る
楽しみながら基本を知る

全学共通教育でデータサイエンスを学ぶためのガイド

情 報 を 活 用 する 力
応用基礎レベル［ 課外 ］

統計と人工知能
データ分析基礎
データ分析演習Ⅰ
・Ⅱ

データサイエンススクールPythonプログラミング自習キット
データサイエンス入門講座
統計の入門

情 報Dataを 活 用 する 力

基 本リテラシー
情報・統計に関する一般常識・基礎知識の獲得

統計入門

数理統計

数理・データサイエンスのための数学入門Ⅰ･Ⅱ

京都大学 国際高等教育院附属

データ科学イノベーション教育研究センター
Center for Innovative Research and Education in Data Science
Institute for Liberal Arts and Sciences, Kyoto University〒606-8315 京都市左京区吉田近衛町69 近衛館202, 301, 302号室
Konoekan 202, 301, and 302, Yoshida Konoe-cho 69, Sakyo, Kyoto 606-8315, Japan

Tel. 075-753-9691

URL https://ds.k.kyoto-u.ac.jp/

提供科目案内データ科学とはデータ科学分野・データサイエンススクールの特色

現 象を観 察し分 析して法 則 性を導くことにより現 象の裏に潜む原 理を解き明かす、という過 程 は 学 術 における基 本です。自然 科 学 において実 験 により取 得したデ ータだけでなく、人文科学・社会科学を含めた広範囲な学術において、フィールド調査により取得したデータ、収集によって得られた資料の分析は学術を進展させるための貴重な資源です。

全学共通
文理を問わず、どの学部・研究科でも将来役立つ全学共通科目として提供* *履習・卒業要件は、各学部・研究科の指示に従ってください。

日常生活においても、IC T（ Inform at i on and C om m uni c at i on Te c hn o l o g y ）の発 達によって、デ ータを最 大 限に生かした新しい価 値やサービスが次々と創出されていることは実感されます。例えば、ネットショッピングを行えば、購買データが自動的文部科学省認定

文部科学省「数理・データサイエンス・AI教育プログラム（リテラシーレベル/応用基礎レベル）」認定に蓄 積され 、客の嗜 好を分 析して販 促 方 法を決 定し、新 商 品を開 発するための基 礎
資 料として活 用されることとなります。デ ータの 利 用は 、企 業 活 動 だけでなく、法 律 、金 融・保 険 、健 康・医 療 、災 害 対 策など社 会における様々な分 野の発 展に大きく寄 与しています。情報ネットワークとサイバー空間が飛躍的に発展している今日では、データを利用することの重要性は高まる一 方です。
データを収集して管理し、必要に応じて流通させ、さらに数理的手法により分析する
ことにより結 論 を 導 き、将 来 の 推 測 を 行う学 問 は 近 年 では「 デ ータ 科 学（ D a t a -最先端を提供●●

課外学習としてデータサイエンススクールなどの実施
多岐にわたる分野の研究所・企業等と連携

S c i e n c e ）」とよば れています。デ ータを扱う学 問としては 古くから統 計 学が発 達してきました。特に数理統計学は数理的手法を用いることにより展開される学術分野です。
さらにI C Tの発 達によって収 集 可 能なデ ータが大 規 模 化したため、それを扱う計 算を高速に行うための情報学も必要とされています。すなわち、データ科学は、統計学、数理科学、情報学が融合した学問とみなすことができます。データ科学を学ぶことは、データを数 理 科 学に裏 付けられた理 論に基 づいてコンピュータを用いて分 析し、その 結 果から適切な判断を下す一 連の手 法を学ぶことです。
学 部 全 学 共 通 教 育 及び 大 学 院 共 通 教 育・横 断 教 育においてデ ータ科 学を修める
ことは 、専 門 分 野 の 学 術 を 修 得し進 展させるための 基 礎 を身につけるだけでなく、これからの社 会において必 要とされる知 識の基 本をも学ぶことにつながります。実 際 、
わが国では、新産業創出や企業存続、社会サービスの向上、国際化進展などのためのデータ科学の知識を持った人材が近い将来に不足することが懸念されており、データ科 学を修めた人 材の確 保が喫 緊の課 題とされています。学 術を発 展させるためだけでなくこのような社 会からの 要 請に応えるということをも鑑み、本センターは 全 学 共 通教 育 及 び 大 学 院 共 通 教 育 において、デ ータ科 学 科 目として 以 下 の 科 目を 提 供し、統 計 学・数 理 科 学・情 報 学を横 断 的に学ぶことができるようにしています。またデ ータサイエンススクール等の集中講 義も充 実させています。
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京都大学 国際高等教育院 附属データ科学イノベーション教育研究センターのX公式アカウント［＠cireds2020］でも情報発信中。

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データ科学の学び方

科目を履修できない場合のために

デ ータ科 学は 、I C T の 浸 透を土 台にこれからさまざまな分 野でのデ ータ活用に伴いその活用方 法はもちろん、学 問としての側 面でも理 論に基づく分 析・履修計画は必ず各学部・学科の履修方針に従って立ててください
単位数や時間割などの制約によって、データ科学に関する科目を希望通りに履修できない可能性もあります。

結 果から適 切な判 断 下す一 連の手 法も、現 代を生きる私たちにとって《 読み・書き・算盤》とも言える誰もがいずれ必 要となってくるものとなります。
データ科学は、データを収集してコンピュータで管理し、数理的手法を用いて分 析することにより結 論を導き、将 来の推 測を行う、情 報 学・統 計 学・数 学（ 数 理科学）の融合分野の学問です。

データ科学センターではデータ科学に関する自習用の教材や企画を用意しています

データ科学

統計学

協力：京大オリジナル（株）

数理科学

M O O C「 統 計の 入 門 」

Pythonプログラミング自習キット

学内e - l e a r n i n gプラットホームg a c c oで公 開しており、全学共通科目「統計入門」の要点を習得できます。
また「統計入門」の予習に利用することもできます。

デ ータ科 学で注目されているプログラミング 言 語Pythonの初歩を習得するためのキットです。ネット環境とWebブラウザだけ用いて学習できます。
*Google社が提供する
プログ ラミング 環 境
Google Colaboratoryを利 用するため、G o o g l eの個 人アカウントが必要です。

情報学

URL

学習に当たっては、各 学 部・学 科の履 修 方 針に従い情 報 学・統 計 学・数 学（数 理 科 学 ）をバランスよく学んでください。なお、全 学 共 通 教 育で学習しなければならない内容は、学部・学科によって異なります。
* 全 学 共 通 教 育 での 統 計 学 関 連 科 目についての 詳 細 は デ ータ科 学 イノベ ーション
教育センターが提供する科目一 覧をご覧ください。

データサイエンスを学ぶためのガイダンス
URL3

https://ds.k.kyoto-u.ac.jp/guidance/

h ttps://gac c o .o r g/kyo to -u/

URLhttps://kubar.rd.iimc.kyoto-u.ac.jp/intro̲python/

データサイエンス入 門 講 座

データサイエンス・スクール

主 催：京 大オリジナル(株 )共 催：京 都 大 学データ科 学イノベーション教 育 研 究センター

スクールの概要や実施状況は本パンフレットのP.7,8をご覧ください● 講義動画（15分程度×18回）+1回のライブ配信（● 開講科目だけではカバーできない実践的（演習的）●「統計検定」を実施する一般財団法人統計質保証● 春期休業、夏期休業、週末などを利用し、1日〜4

質疑応答と「統計検定」の模擬試験）を実施

推進協会と「統計検定」の過去問を利用した連携セミナーを実施● レベルに合わせて学習可能（3級、文系学生向3級、2級、データサイエンス発展（準備中））*本講座は有料です。詳細は京大オリジナル(株)ホームページ、
データ科学イノベーション教育研究センターで確認してください。

内容や先端的内容（機械学習など）を補います。

日間の集中講義を行います。

● 学内の研究科・研究所・附属病院、他大学、および企業から講師を招聘し、先端研究で用いられる手法を計算機演習を通じて体得します。

*詳細はデータ科学イノベーション教育研究センターホームページ
https://ds.k.kyoto-u.ac.jp/ で確認してください4令和６年度 データ科学イノベーション教育研究センター担当

令和６年度 データ科学イノベーション教育研究センター担当

全学共通科目 自然科学群 データ科学分野（学部）一覧

大学院共通・横断教育科目群 一覧

詳細は各学部研究科の教務掛等に配布している全学共通科目履修の手引き・データ科学イノベーション教育研究センター提供科目案内を参照してください

科目名内容

英語対応科目

リテラシーレベル

統計入門*クラス指定あり

統計って数学の一部と思っていませんか？数学を前提としない統計を学びなおしてみませんか？
確かに、高校では統計を数学ので、学んだ方が多いはずですが、京都

文部科学省「数理・データサイエンス・A I 教 育プログラム（リテラシーレベル）」認定introductory
Statistics-E2

大学の入試では範囲外でもあるため、必ずしも十分に身につけられた

科目名

内容

データ科学概観

大学院入学までの間に必ずしも十分なデータ科学教育を受けられなかった学生、もしくは学びデータの二次利用実践論 日本政府はデジタル庁や医療DX推進本部の設置に代表されるように、デジタル変容（DX）を（情報学研究科向け）との自信の持てない方もおられるのではないでしょうか。特に演繹的なデータ科学展望I考え方が多い高 校 数 学の中では、帰 納 的な考え方の統 計について（その他研究科向け）異質に思った方も多いかもしれません。
昨今注目が集まっているデータ科学は、将来皆さんが専門にする広範な学 問にもかかわりが深く、中でもこの統 計 学の重 要 性が高まっています。
そこで、本講義では数学的な理論を厳密に理解することよりも、取得者には認定証も発行されます。の課題にはどういうものがあり、解決に向けた方策にはどのようなものがあるのか、を理解し説明*クラス指定あり

統計科学基礎論

統計学の基礎知識が十分でない学生にも配慮しながら、線形回帰モデルからベイズモデルまで、学を既知とします。確率論に基礎を置く推定・検定を重視した伝統的な数理統計の基礎を理

データ科学は統計学、数理科学、情報学の融合した学問であるため、エンドユーザーとして手法

統計的信号処理論

文部科学省「数理・データサイエ
ンス・A I 教 育 プログラム（応用基礎レベル）」認定

データ分析
基礎
文部科学省「数理・データサイエ
ンス・A I 教 育 プログラム（応用基礎レベル）」認定

データ分析
演習 Ⅰ，
Ⅱ
文部科学省「数理・データサイエ
ンス・A I 教 育 プログラム（応用基礎レベル）」認定

文理問わず全ての分野の学生がエンドユーザーとして理解しておくべきリテラシーレベルの統計学

データ科学：理論から実用へをまとめた「統計入門」の発展版で、「 統計入門」で扱い切れなかったより高度な話題（分散分析、形でその基礎を形作っているかを学びます。
ビッグデータを分析し知識発見をするスキルは、今や文理や学問分野を問わず求められる時代です。
この講義では、ビッグデータ分析を視野に入れた、統計入門の一歩先の分析法（重回帰分析・主成分分析など）

Basic Data
Analysis-E2

情報科学基礎論

最小限に抑え、分析の使いどころを統計解析ソフトを使いながら実践的

データ分析では、分析の手続きを覚えることはもちろんのこと、分析情報セキュリティ

人工知能特論

結果を正しく解釈し、そこから何らかの価値を見出すことが重要です。
本講義では、さまざまなデータを統計入門で学習した手法で分析をData Analysis
Practice I, II-E2

統計数理研究所の先生方を講師としてお招きし、統計学、数理学分野の発展的ベイズ統計・マルコフ連 鎖モンテカルロ法（ M C M C ）、データ同化・数 値シミュレーションなどの基 本 的な考え方や実装方法 を基礎から解説します。さらに理解を深めるため統計解析ソフトを使った情報系・電気電子系学科以外の出身者が、情報科学に関する基礎的内容を修得することが目的です。 計算機の仕組みから、正しいプログラムを書くための数理、音声データ・画像データを用いた現代の人工知能の概観へ導きます。

や推測アルゴリズムについて学習していきます。数理的な解説は必要に学習していきます。

タから興味のある未知ベクトルを推定する問題を中心に、線形観測モデルの逆問題を考えるアプ実習も行います。

回帰 分 析 、因果推論、深層学習、画像処理など）を扱います。昨今、様々な分野の問題解決に大活躍している人工知能・機械学習の基本的な考え方や手法を理解し、統計学がどのような信号処理は生の観測データから役に立つ情報を抽出するための理論的な枠組みです。観測デーアルゴリズムまで解説します。

講述します。数学的な理論の完全な体系ではなく、データ科学への応用を重視する内容とします。

統計と人工知能

さまざまな統計モデルの推測理論を機械学習への接続を意識しながら学習するとともに、そうしローチやベイズ統計に基づく確率推論のアプローチなどについて、その理論的な背景から実際の中から、Ⅰでは線形代数、距離空間、統計的推定について、Ⅱでは微分積分の内容を総合的に応用基礎レベル

外の専門家による講義、演習によってデータ科学的手法を体験しながら実践的に学びます。

たモデルを用いたデータ分析技術の習得を目指します。

を学ぶだけでも、最低限の数学的知識が必要です。データ科学を学ぶための基礎としての数学の文系学部学生が高校数学Ⅲの知識を持たないことに配慮します。

できるようになることを目指します。
データ科学イノベーション教育研究センターが提供するデータサイエンススクールにおいて、学内解します。

数理・データ科学のための数学入門 Ⅰ，Ⅱ深めることを目的とします。社会におけるDXの必要性がどのように位置づけられ、実施にあたってデータ科学展望 Ⅲ，Ⅳ

なお、学部・学科によってクラス指定があります。
主として２回生 理 系 学 部 生を対 象としています。確 率 論 基 礎ならびに微 分 積 分 学 ，線 形 代 数ついて議論を深めることを目指します。

データ科学展望II

この考え方は、文部科学省の方針とも符合し、数理データサイエンス・A I 教 育プログラムのリテラシーレベルの認 証も受け、本 講 義の単 位ています。本講義では、医療を例に社会におけるデータの活用の現 状・課 題・解 決の方 向 性に日本の経済発展のために政府が進めるデジタル変容（DX）の必要性と現状・課題について理解を（その他の研究科向け）方法を選択・解釈し伝えることができるようになることを目指します。

推進しています。DXの恩恵として蓄積されるデータの二次活用は、さらに大きな可能性が広がっ

デジタル変容実践論（情報学研究科向け）

データを扱うエンドユーザーとしてデータの性質に応じた適切な分析

数理統計直しを目指す学生を主たる対象とし、大学院レベルで求められるデータ科学的手法特に基礎的な統計学について学ぶことを目指します。

インターネットおよび組織的ネットワークを利用する際に知っておくべき知識、システム管理者・利用者の視線に立ちながら最新技術を交えて講述します。
人工知能誕生の歴史的背景から現在の進化さらには今後の展望に至るまでを時系列で整理した上で、認識、分析、制御の3つの観点から技術面・応用面を含め体系的に捉え、「 人工知能」を正しく理解しその内部構造の技術を応用できるような水準になることを目指します。

行いながら、データ分析の基礎技術を実践的に体得することを目標としています。利用されるデータ分析手法や統計解析ソフトは学術分野によって異なるため、履修者が今後専門とする分野や興味に合わせてできるだけ幅広い選択ができるように、異なる専門分野を背景に持つ

5

教員、異なる講義内容を揃えています。

6

課外学習

データサイエンス・スクール

データサイエンス・スクールを開催
京 都 大 学 は「 数 理・D S・A I の 全 国 展 開 の 推 進 」拠 点としての 活 動として、、多くの 学 生 が デ ータ 科 学 の 最 前 線 について 知 ることができ、さらにデ ータ科 学 の 手 法 について 体 験しな がら 実 践 的 に 学 ぶことができる 機 会 を 提 供

機械学習トレーニング文字認識編

機械学習トレーニングWebアプリ開発編

初・中級者向け

初・中級者向け

●●講師所属：アクロクエストテクノロジー株式会社
実施実績：R3, R4, R5●●

講師所属：アクロクエストテクノロジー株式会社
実施実績：R3, R4, R5

Pythonを用いて、画像認識を行うディープラーニングプログラ

画像認識を行うディープラーニングプログラムを利用し、Webするようにセミナー を 企 画・開 催しています。

ムの作成を、ハンズオン形式で行う。手書きの数字画像から何ブラウザ上動く画像認識のアプリケーションの作成を、ハンズ

詳しくは センター H P をご 覧ください 。の数かを判定する課題を用い、ディープラーニングにおける学オン形式で行う。

習から予測までの基礎的なプロセスを一通り体験する。

Webアプリケーション作成の基礎を体験する。

機械学習トレーニング
Semantic Segmentation編

化学メーカーでのデータ駆動型研究開発の実践例

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データサイエンス・スクールの特徴
POINT.1

開講科目だけではカバーできない実践的（演習的）内容や先端的内容（機械学習など）を補います。

初・中級者向け
●●講師所属：アクロクエストテクノロジー株式会社
実施実績：R3, R4, R5●●行う。セマンティックセグメンテーションを用いた画像分析を体春期休業、夏期休業、週末などを利用し、1日〜4日間の集中講義を行います。一定時間以上の受講で、データ科学展望Ⅲ,Ⅳの単位取得が可能です。

験する。

POINT.3

学内の研究科・研究所・附属病院、他大学、および企業から講師を招聘し、先端研究で用いられる手法を計算機演習を通じて体得します。

実施実績：R3, R4, R5（1）三洋化成におけるデータ駆動型研究開発の取り組みの概
要と課題の紹介

Pythonを用いて、CNNプログラムの作成をハンズオン形式でPOINT.2

講師所属：慶應義塾大学/三洋化成工業株式会社（2）マテリアルズインフォマティクスの概要や全体像を説明と三洋化成での実際の解析事例の紹介（3）（2）で扱った解析手法を中心に手法の詳細部分の解説。

Rを用いたプログラミング基礎・統計入門●●

講師所属：京都大学東南アジア地域研究研究所
実施実績：R4, R5

Excelで動くフリーの統計分析プログラム
HADによるデータ分析入門●●

講師所属：大学改革支援・学位授与機構
実施実績：R4, R5

統計解析ソフトRを用いて、プログラミングの基本的な考え方

Excelで動くフリーの統計分析用プログラムHADを使ったデーを学ぶ。

タ分析の入門講座。

また、フィールド調査で得られるデータの分析を想定して、t検記記述統計・t検定・分散分析と多重比較・相関分析・(重)回定から線形モデルの基礎まで解説・演習を行う。

帰分析について、HADによる分析方法の解説・演習を行う。

令和6年度のスケジュールはウェブサイトをご参照ください

プログラミング初心者のためのPythonによる心理学・教育学・社会学データ処理の基礎●●講師所属：京都大学教育学研究科
実施実績：R4, R5

前半では社会調査（日本政府統計など）の読み込みや可視化、ディープラーニングの実行し、プログラミングで何ができるかを体感する。後半では、APIを通じたオープンデータへのアクセス法や、取得したデータの機械学習などを用いた統計処理の方法や、生成AIを用いたプログラミング学習法について解説する。
78ともだちの 始まりの 裏 側 にもデ ータ サ イエン ス 。

健 康 維 持 の 裏 側 にもデ ータ サ イエン ス 。

新 時 代 の 農 業 の 裏 側 にもデ ータ サ イエン ス 。

あの 宅 配 の 裏 側 にもデ ータ サ イエン ス 。

pHpHte-rme9

私たちの生 活にもはや必 需 品となっているソーシャ

腕 時 計 型をはじめとするウェアラブルデバイスで得話題のスマート農業だけではなく、気象データや土壌の「 食 べたいもの 」があり、飲 食 店までの 距 離 や出 来ルメディア。その膨 大な数の情 報デ ータを《 好み》とれたさまざまなデ ータは 、多くの集 積されたデ ータ情報などの環境データ、食物そのものの生体データ

上 がり時 間 があり、アサイン可 能 な 配 達 員の 情 報

照らし合わせてレコメンドする機 能は、商 品や番 組に照らし合わされて《 私の今の健 康 状 態 》の把 握にやこれらを監視してコントロールするIoT、特にセンサーがあり、全 てをマッチングしてお 届けするあのサーといった投 稿コンテンツとの出 会 いのみならず、同一 役買っています。膨 大な生 体データは将 来におけ関連からの膨大な情報を掛け合わせて活用していく

ビスの 裏 側 にも、ビジネスを動 かすためのコアに、じ趣 味 や 興 味 をもつ 人 そのものなどの「 予 期 せぬるリスクすらも予 見し、みんなの《 健やかな生 活 》のことで気候変動にも強い新時代の農業を実現していくデータサイエンスが活用されています。

魅力的な出会い」を生み出しています。

実 現にむけて、活用されています。

裏側にも、データサイエンスが活用されています。

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