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生命情報医学コース(お茶大・早大連携)

生命情報医学コース(お茶大・早大連携)

データサイエンス特論

■授業概要:

データサイエンスの理解は現在の科学には必要不可欠になってきた。本講義では実社会での統計データがどのように活用解析されているのかをみることを通してデータサイエンスの基礎を学ぶ。データサイエンスを理解する上で必要となる統計的学習法を実際にデータ解析することで習得する。統計学の基礎的な理解とデータ解析演習を通してデータサイエンスの基本手法を習得することを目標とする。

■履修のための要件:

土曜日に集中講義を実施する。演習形式の講義であるため講義への出席が必須である。各自PCを持参すること。

生命情報学特論

■授業概要:

生命をタンパク質を始めとする生体高分子の集合体としてとらえ、それぞれの分子がどのような構造をしているのか、またどのような仕組みで生体活動の根源となる機能を実現しているのかを学ぶ。
具体的には、「Protein Actions: Principles & Modeling (Ivet Bahar, Robert L. Jernigan, Ken A. Dill)」を輪読し、受講者全員で内容の考察を行う。第1回の講義で全受講者に担当章を割り当て、担当日に受講者が口頭発表する。
講義の最中にテキストの翻訳をすることがないように、事前にレジメをつくって講義に臨むことを期待する。毎回、各章にある問題を宿題として出題し、次の週に解説をおこなう。なお、講義の進行予定は、輪読の進行状況に応じて変更する。

■履修のための要件:

この講義では、 Michael SHEETZ and Hanry YUの「The Cell as a Machine」を輪読します。

生命情報学演習

■授業概要:

各自のノートPC(持ち込み)を利用して、生物のミクロ、マクロなデータの解析方法を演習する。
「Python Programming for Biology (Tim J. Stevens & Wayne Boucher)」を演習書として、Pythonのプログラミングを用いた生物データの統計的解析方法を演習する。なお、演習の進行は、受講者の理解度に応じて変更する。

■履修のための要件:

演習時間中にPythonのプログラムを作成するので、Pythonを使えることを前提とする。
第1回目の演習時間に簡単な復習は行う。なお、演習の進行は、受講者の理解度に応じて変更する場合があります。
毎回の講義は、受講者が発表する形式で実施する。誰が発表をするかは、各回の最初にpythonのプログラム(乱数)によって決定する。