| 大学名 | 授業科目名① | 単位数② | レベル③ | 履修対象年次④ | 教材種別⑤ | 有償／無償⑥ | 備考⑦ | 問い合わせ先 ⑧ | メールアドレス⑧ | 電話番号⑧ |
| 東北大学 | 情報基礎Ａ | 2単位 | 全学共通 | １年次 | eラーニング 「AIMD for Future」 | 有償 | なし | 東北大学教育・学生支援部教務課教務係 | kyom-g@grp.tohoku.ac.jp | |
| 東北大学 | 情報基礎Ｂ | 2単位 | 全学共通 | １年次 | ||||||
| 東北大学 | 情報基礎Ａ | 2単位 | 全学共通 | １年次 | 1) 動画補助教材(1) Pythonによる統計学入門 # 「情報基礎A/B」教材ページに掲載 # YouTubeチャンネルにも掲載 2) 動画補助教材(2) 人工知能基礎講座 # 「情報基礎A/B」教材ページに掲載 3) PDF資料 # 「情報基礎A/B」教材ページに掲載 4) ウェブ資料 Google Colaboratory 資料 (Pythonプログラミングと初級データ処理演習) # 「情報基礎A/B」教材ページに掲載 ※3)PDF資料と4)ウェブ資料は、学外からは参照できませんので、お問い合わせください。 |
無償 | なし | 東北大学教育・学生支援部教務課教務係 | kyom-g@grp.tohoku.ac.jp | |
| 東北大学 | 情報基礎Ｂ | 2単位 | 全学共通 | １年次 | ||||||
| 東北大学 | 数学概論Ｄ | 2単位 | 全学共通 | １年次 | 書籍「データサイエンスのための確率統計」尾畑伸明著、共立出版 ISBN：978-4-320-12518-6 |
有償 | 書籍サイトにて教科書の冒頭・目次を読むことができます。 | 東北大学教育・学生支援部教務課教務係 | kyom-g@grp.tohoku.ac.jp | |
| 東北大学 | 数理統計学概要 | 2単位 | 全学共通 | 2年次 | ||||||
| 東北大学 | 機械学習アルゴリズム概論 | 2単位 | 全学共通 | 全学年対象 | ・動画資料 ・書籍「機械学習アルゴリズム」鈴木顕著、共立出版 ISBN：978-4-320-12517-9 |
動画資料は無償 書籍は有償 |
書籍サイトにて教科書の冒頭・目次を読むことができます。 | 東北大学教育・学生支援部教務課教務係 | kyom-g@grp.tohoku.ac.jp | |
| 東北大学 | Pythonによるデータ科学入門 | 2単位 | 全学共通 | 全学年対象 | ウェブ教材 |
無償 | なし | 東北大学教育・学生支援部教務課教務係 | kyom-g@grp.tohoku.ac.jp | |
| 新潟大学 | データサイエンス総論I | 1単位 | 全学共通 | 全学年対象 | ・パワポ資料 ・書籍 1.データサイエンス総論I教科書 「データサイエンス概説」山崎達也著、学術図書出版社 ISBN：978-4-7806-0861-8 2.データサイエンス総論II教科書 「実践!データサイエンス」山崎達也著、NTTコムウェア株式会社協力、学術図書出版社 ISBN：978-4-7806-0869-4 |
パワポ資料は無償 書籍は有償 |
なし | 新潟大学教育・学生支援機構コモンリテラシーセンター数理・データサイエンス部門 | mds@ge.niigata-u.ac.jp | |
| 新潟大学 | データサイエンス総論II | 1単位 | 全学共通 | 全学年対象 |