授業の目的

大量のデータを取り扱うデータ解析、それらをモデリングする手法に関する最新の学術論文等を読みこなし、具体的に論文で示されている実験手法やデータ解析アルゴリズムをプログラムに書き下すこと、及び発表用資料として作成することにより、自身の修士課程での研究に役立てることを目指す。併せてディスカッションやプレゼンテーションを通じて、自らの考えを表現する方法についても修得する。

教育内容

大規模データ並びにそれらをモデリングするためのアルゴリズムとプログラムなどの話題について最新の知識を学ぶとともに、批判的に先行研究を読み解く方法を学ぶ。

教育方法

履修者は「大規模データ並びにそれらのモデリング」に関するできるだけ最近の英語文献を読み、その内容についてパワーポイントなどを利用して２０分程度の発表をした後に、質疑応答など、討論を行うことでその文献の理解を深めるとともに科学的な議論の仕方を修得する。発表内容等については適宜フィードバックを行う。

卒業・学位授与の方針と当該科目の関連

DP1、DP2、DP3、DP4

授業内容(シラバス)

到達目標

自らの読解力、プレゼン力、科学的に議論する能力を向上させるともに、学術論文を短い時間で読み解き、その内容を正確に理解したうえで、他者に説明できるようになる。

評価方法

自身が担当する回の準備スライド（50％）、発表内容及び質疑応答（50％）から評価する。

準備学習(予習・復習等)

【講義時間外に必要な学習の時間：60 時間】
予習：各人が担当する回においては、担当範囲の内容について説明すべき点、不明の点などを明らかにし、必要に応じて参考文献などを調べ、発表に臨むこと。また、自分の担当以外の回においては、事前に予定されている範囲に目を通し、質問点などをまとめておくこと。
復習：発表後には、教員を含め、研究室に所属するすべての履修生との間で議論が行われる。発表での不明瞭・不十分であった内容や、質疑において十分な回答が行えなかった点については、改めて参考文献などを調べて理解を深めること。自分の担当の有無に関わらず常に同様の姿勢で臨んでもらいたい。

備考・その他

この科目では、教員を含むすべての履修者との議論を通じて、自身の研究の遂行に役立てることはもちろん、将来必要となる知識や科学的考察能力を養成することを目的としている。他の学生の担当回であっても自身の関係する内容として捉えるなど、新たな気付きを見出せるよう積極的に取り組むこと。
【関連科目：生命データサイエンス特別講義Ⅰ、生命データサイエンス特別研究Ⅰ・Ⅱ】

教材