ブックタイトル出会う。| 山形大学 大学案内 2018

ページ
105/164

このページは 出会う。| 山形大学 大学案内 2018 の電子ブックに掲載されている105ページの概要です。
秒後に電子ブックの対象ページへ移動します。
「ブックを開く」ボタンをクリックすると今すぐブックを開きます。

概要

出会う。| 山形大学 大学案内 2018

データサイエンスコースデータの概念、理論、特性や、数理モデルに基づくシミュレーション等の技法を学ぶ。高速なコンピュータを用いても、大きなサイズのデータを処理するには多くの時間を要することが頻繁にあります。本コースでは、データを効率よく処理するための手法を学び、現実の問題にその手法を適用して多くの候補から短時間で最適な解を見つけ出す技術等を習得します。また、統計学の知識も導入し、大量のデータから有用な情報を抽出する手法、および、それらの研究を支える基盤となる数学について学びます。■担当教員一覧瀬尾和哉教授(応用力学)方青教授(偏微分方程式の数値解析)脇克志教授(計算代数学)佐久間雅准教授(組合せ最適化と離散数学)富安亮子准教授(数理結晶学、応用代数学)西村拓士准教授(離散数学)■担当教員紹介■Student’s Voice実感できる場所。富安亮子准教授|計算代数、整数論、数理結晶学新たな知識に感動。社会のつながりを計算代数分野は、代数だけでなくグラフや最適化も使うのでとても多彩。結晶学は、数学の問題としても面白い問題が未解決になっていることが魅力で始めたもので、数学がここまで役に立つという事例は国広い視野で得る数理・情報技術と内外で認知されています。データサイエンス全体も今、活力があります。好奇心を磨いておいてください。高校とは違う人文社会科学部地域教育文化学部理学部医学部■データサイエンスコースカリキュラム倉前拓季3年青森県立田名部高等学校出身もともと統計学や確率に興味があり、数理統計入門を履修。高校では主に自然数のみで確率を考えてきましたが、実数全体で考えることができるようになり視野が広がりました。確率の値だけでなく分布について考えることは面白く、高校で習った内容と新たな知識がつながったときは感動しました。工学部農学部データ構造とアルゴリズム情報数学A情報数学B情報数学C計算科学A計算科学B2年次3年次4年次計算科学C応用力学シュミレーション情報科学A情報科学B情報科学C計算数学A計算数学B情報数学D理学専門科目組合せ論多変量解析数理計画法最適化演習データ解析符号と暗号の数理データサイエンス文献講読Aデータサイエンス文献講読Aデータサイエンス文献講読Bデータサイエンス特講Aデータサイエンス特講Bデータサイエンス特講Cデータサイエンス特講D■担当教員の主な研究分野情報科学コンピュータは年々高速になっていますが、近年要求される膨大な量のデータを処理するには、コンピュータの性能のみに頼るのではなく、処理手順に様々な工夫が必要です。本コースでは効率的な情報処理のための様々な手法およびその基礎となる理論を学びます。数理統計学データを測定し、それに基づいて結論を出すことは、世の中で広く行われています。このような「データに基づいて科学的な判断を下す」方法論を与えるのが統計学です。数理統計学では、数理的側面から理論構築と検証をおこない、その応用も学びます。数値解析学コンピュータによる数値計算や数値シミュレーションは、構造解析、ネットワーク上の通信路解析等に応用され、近年、著しい進歩を遂げています。数値計算の基礎技術を習得し、情報処理に関する事象を迅速かつ合理的に数理処理する方法を学びます。Yamagata University 103