• データ関連人材の輩出を目指す育成プログラム
  • 産官学が連携し、データ関連人材の広域拠点を形成
  • 関西発。未来を創り、未来を拓く人材を

ニュース

開講情報
2020.04.01
多変量解析 受付中
お知らせ
2020.03.30
DuEX 2020年度開講科目について
お知らせ
2020.03.19
メンテナンスのお知らせ(2020/03/25-31)
お知らせ
2020.02.17
e-Learning 受講方法について(再掲・科目一覧について追記)
お知らせ
2020.01.28
「機械学習のための数理とRプログラミング」のe-Learning単位修得につきまして
開講情報
2019.12.25
教師あり学習 終了
開講情報
2019.12.25
データサイエンス概論 終了
開講情報
2019.12.25
モデリング基礎理論 終了
開講情報
2019.12.25
教師なし学習 終了
開講情報
2019.11.28
Cコース スタディグループⅣ 受付終了
開講情報
2019.11.25
数理・データ スタディグループⅣ 終了
開講情報
2019.11.18
Cコース PBL 終了
開講情報
2019.10.28
数理医学概論 受付終了
お知らせ
2019.10.17
e-Learningコンテンツ単位認定のお知らせ
開講情報
2019.10.16
PBL:保健医療ビッグデータを用いた研究を読み解く 受付終了
お知らせ
2019.10.15
Cコース科目「Cコース スタディグループ」の広報ビデオを公開しました
開講情報
2019.09.24
Cコース スタディグループⅢ 受付終了
開講情報
2019.08.29
数理・データ スタディグループⅢ 終了
お知らせ
2019.08.21
奨励金制度について
開講情報
2019.07.21
数理工学PBL 終了
開講情報
2019.06.26
実践的データマイニング1 終了
開講情報
2019.06.26
実践的データマイニング2 終了
開講情報
2019.06.25
プログラミング実習Ⅱ(Python) 終了
開講情報
2019.06.19
プログラミング実習Ⅰ(R) 終了
開講情報
2019.06.10
Cコース スタディグループⅡ 受付終了
開講情報
2019.05.27
データサイエンスPBLⅠ 終了
開講情報
2019.05.21
大阪大学 数理・データ スタディグループⅡ 終了
開講情報
2019.05.09
【※KOAN登録必須】機械学習のための数理とRプログラミング 受付終了
開講情報
2019.05.09
【※KOAN登録必須】 スパース推定の数理と機械学習への応用 受付終了
開講情報
2019.04.24
情報幾何入門 受付終了
開講情報
2019.04.24
多変量解析入門 受付終了
開講情報
2019.04.24
数理統計入門 受付終了
開講情報
2019.04.18
データサイエンスコンテスト型PBL実習 終了
開講情報
2019.04.18
データサイエンス特論2 終了
開講情報
2019.04.18
データサイエンス特論1 終了
開講情報
2019.04.18
実践データ科学演習B 終了
開講情報
2019.04.18
実践データ科学演習A 終了
開講情報
2019.04.18
OIWS「金融ビジネスと情報システム工学」 終了
開講情報
2019.04.16
【※座学】データ科学(社会統計) 受付終了
開講情報
2019.04.16
【※座学】データ科学と意思決定 受付終了
開講情報
2019.04.16
【※座学】データ科学(機械学習) 受付終了
開講情報
2019.04.16
【※座学】データ科学のための数理 受付終了
開講情報
2019.04.16
【※座学】データ科学特別講義 受付終了
開講情報
2019.04.08
Cコース スタディグループI 受付終了
開講情報
2019.04.01
数理・データ スタディグループI 終了

コース紹介

データサイエンス
『基礎コース』

Aコース
データサイエンス
『基礎コース』

ビジネス創出や社会問題解決において、課題設定、データサイエンス俯瞰能力などの能力を身につける講座。e-Learningで学びます。

【対象】
博士課程、社会人、
数理・情報系の修士課程学生

詳細

データサイエンス
『実践コース』

Bコース
データサイエンス
『実践コース』

オープンデータ・企業が公開するデータを活用した問題解決型、Project Based Learning、インターンシップ、共同研究型研究プログラムです。

【対象】
博士課程、社会人、
数理・情報系の修士課程学生

詳細

医療データ
『基礎・実践コース』

Cコース
医療データ
『基礎・実践コース』

医療データを分析、解析、解釈し、医療スキル向上や学会発表につなげたいというニーズに基づいた短期集中型研究。e-Learningと座学で学びます。

【対象】
医学系大学院博士課程学生、
医学博士

詳細