ブックタイトル出会う。| 山形大学 大学案内 2019

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概要

出会う。| 山形大学 大学案内 2019

データサイエンスコースカリキュラムデータの概念、理論、特性や、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。本コースカリキュラムでは、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。■学べる主な内容情報数学微分積分の講義で学んだ知識を前提として、偏微分方程式・解析的整数論・種々の信号や実験データの解析など、数学・理学・工学の様々な分野で用いられるフーリエ解析を学び、より専門的な知識を身に着けていく際に必要となる基礎力を養うことを目的としています。様々な関数のフーリエ変換、フーリエ級数表示を求めることができることが目標です。計算科学UNIXオペレーティングシステムについて基礎的な部分を理解し、その上で科学技術計算(行列演算、微分方程式を解くなど)を行うためのプログラミング基礎を学びます。基本的なプログラムが書けるようになるだけではなく、初歩的な物理学(力学、電磁気)に関する数値計算などが行えるようになる事を目的としています。情報科学情報セキュリティに関する様々な技術について、その背景にある数学的基盤も含めて理解し、適切にセキュリティ技術を応用できる力を身につけることを目的としています。情報セキュリティ技術に関する数学的基盤について説明できること、様々な情報セキュリティ技術について説明できること、情報セキュリティ技術を適切に応用できることが目標です。データ構造とアルゴリズムアルゴリズムの解析手法、およびアルゴリズムの設計手法についての知識を得た上で、様々な問題に適用し、アルゴリズムを設計・評価することを目的としています。アルゴリズムの効率を解析することができること、基本的なデータ構造を使いこなすことができること、基本的なアルゴリズムを理解し、実際の問題に応用できることが目標です。応用力学シミュレーション連続体(流体等)の概念、それらの運動を取り扱う力学の基本的な考え方、それらの物理現象の数値解を得るためのシミュレーション手法を学ぶことを目的とします。連続体の運動を記述する方法を理解できること、完全流体と粘性流体の流れや波動、弾性体の変形と振動などの物理現象、およびそれらを取り扱う数学的手法の基本を習得することが目標です。組合せ論「集合の元の個数を数える」という素朴なテーマを取り上げ、数学の基礎概念である写像、単射・全射、全単射、母関数、確率などについてその基本的な操作方法を修得することを目的としています。数え上げの手法を説明でき、実際に使うことができることが目標です。データ解析様々なビッグデータの解析手法を理解した上で、実際の問題に適切に応用できる力を養うことを目的としています。様々なビッグデータの解析手法を説明できること、学んだ手法を実際の問題に適用し、データ解析を行うことができることが目標です。多変量解析多変量解析の代表的な手法を理解した上で、統計ソフトウェアを用いてそれらを正しく実行し、結果を適切に解釈できるようになることを目的とします。適当なグラフを用いて、多変量データの傾向を把握することができること、多変量解析における代表的手法の基本的な理論を理解することができることが目標です。データサイエンス特講データサイエンスに関する最先端の研究成果や事例を中心に学ぶことにより、データサイエンスに関するより深い知識を身につけることが目標です。100