データサイエンスと数学

数理科学科で学ぶデータサイエンス

近年最も注目されている研究の一つといえる「データサイエンス」ですが、実はデータサイエンスの礎は「数学」であり、数学を学ぶことはデータサイエンスの基本を学んでいるともいえるのです。

数理科学科で現在開講されているデータサイエンス関連の科目は

• データ科学と社会 I・II
• データサイエンス技術 I・II
• データサイエンス技術演習
• データサイエンス応用
• データサイエンス発展

などがあり、データサイエンス関係のリテラシー、確率、統計、機械学習、コンピュータによる数式処理や視覚化、プログラミングなどを学びます。

また、「代数学」、「解析学」、「幾何学」、「統計学」などは、AI（人工知能）と深く関係する機械学習の理論の基礎をなす数学の研究分野ですが、数理科学科では高校で学んだ数学をベースに、これら専門性の高い数学についても以下のような科目で時間をかけて深く学んでゆきます。

• 線形代数学基礎 I・II , 線形代数学 I・II
• 微分積分学 I・II・III
• 集合と位相 I・II
• 確率・統計

数理科学科では日進月歩の AI の最新技術を学べるわけではありませんが、１００年後も決して陳腐化することのない基本原理を学ぶことができます。