データサイエンス｜生物圏環境学科｜
データサイエンス
データサイエンス科目（抜粋）
「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
【認定期限】令和10年 3月31日（医学部・応用生物科学部・工学部）
数理・データサイエンス・AI教育プログラムは、学科の全員が受講できる常設の科目に含まれています。
リテラシーレベル・応用基礎レベルとして指定された科目を履修します。コースの申請等は、必要性ありません。
全学共通教育
データサイエンス入門 （必修）、教養の情報学（選択）、情報学入門（選択）など
データ分析から得られる議論・考察・結論、分析結果から示される内容を伝達する方法について、一連のデータリテラシーとして身につける。
学部関連科目
１年生
| 情報処理演習（必修） |
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メーラー（Outlook）、ブラウザ、各種Officeアプリ（Word、Excel、PowerPoint）を使って情報リテラシーの基礎についての基礎的知識と技能を演習形式で習得する。 ※岐阜大学では、東海国立大学機構としてMicrosoft 365の利用契約をしているため、在学期間中は、Word、Excel、PowerPointなどのアプリを無料で学生個人のパソコンにインストールして利用可能です。 |
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２年生
| アルゴリズム基礎（必修） |
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生物圏環境学科において必要となる水、土、生態、生物現象を数理的に取り扱うときに必須となるプログラミング言語の基礎、数値解析の基本的な素養となる誤差や行列の基本的な解法、初歩的な微分方程式の解法を学ぶ。 VBAを基本言語とし、年次進行にともなうPythonやRなどの他言語への導入を合わせて実施する。 |
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| 生物統計学（必修） |
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主として生態系や生物活動全般を対象としたデータ分析を行うときの基礎をなす統計学的手法を学修する。 古典的な統計学の基礎を中心に学修し、最後にAIを支える機械学習の前提条件に触れて、生態環境モデリングⅠで扱うモデリングの基礎につなげる。 |
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３年生
| 生態環境モデリングⅠ（必修） |
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生態環境を構成する水、土壌、生態系、ならびに生物現象を記述するための基本的な微分方程式、方程式群を一通り知り、これら方程式を用いた現象記述の基本的な考え方を理解する力を涵養します。 あわせて、式を読み解くリテラシーを養います。実際にどのように現象を支配する方程式を解くことができるのか、初等的な方法を学びます。 |
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| 生態環境モデリングⅡ（選択） |
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Webからフリーで入手可能な様々な時空間情報、GPSデータ等の現地調査で取得した観測データ、リモートセンシングデータなどを、時空間情報として統一的に扱う方法をGISをプラットフォームに学習します。
これらのデータを用いた初等的なモデリング手法を学修する。さらに、構造物の設計・施工に必要不可欠なCAD技術もあわせて学習します。 |
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