アドミッション・ポリシー. データサイエンス学部では、理系文系を問わず、次のような素質をもつ人を求めています。 高等学校の様々な教科・科目の学習を通して、バランスよく、文・理の基礎的知識を身に付けてきた、潜在性豊かな人. コミュニケーション能力を有し、多様な人々と協働して、理想の未来に向けた価値創造に貢献したい人. 物事を筋道立てて考えることができ、人間社会や自然の現象を数理的に分析することに関心のある人. 情報ネットワーク、プログラミング、コンピュータグラフィックス（視覚化）などに関心がある人. 学部の特色. データサイエンティストに必要な問題解決スキルを身につける. 情報・データサイエンス学部についてのアーカイブ動画は こちら からご覧ください。 2023.10.12. 2024年度4月入学・2024年10月入学第1回大学院情報・データサイエンス学府後期3年博士課程一般選抜学生募集要項 を掲載いたしました。 詳細は こちら からご覧ください。 ※出願される場合は、募集要項をよくご確認の上、手続きを行ってください。 2023.10.10. 11月4日（土）に情報・データサイエンス学部の入学相談会 を千葉大学西千葉キャンパスにて開催いたします。 ※事前予約制となります。 ※当日予約枠を用意いたします。 詳細は、 チラシ または WEBページ からご確認ください。 こちらのイベントは終了いたしました。 2023.08.30. 総務省統計局 データサイエンス・オンライン講座 社会人のためのデータサイエンス入門. 2023年 9月1日. 特別開講. 受講登録の受付は終了いたしました. 紹介動画を見る. 「社会人のためのデータサイエンス入門」 講座概要. 統計データを用いた分析事例を知り、 統計リテラシーを学ぶ. ・大人がデータサイエンスを学ぶべき理由. ・統計データからわかること①. ・統計データからわかること②. ・統計データからわかること③. ・統計リテラシーの重要性. ・統計を利用する際の注意点. データ分析に必要な統計学の基礎を学ぶ. ・データの種類. ・代表値～平均・中央・最頻値. ・ヒストグラムと相対度数. ・四分位・パーセンタイル・箱ひげ図. ・分散・標準偏差. ・相関関係. ・回帰分析. ・標本分布. |wbj| kmn| tei| hlm| oxx| als| tst| mxg| wje| dtu| kjj| mwf| jvi| amp| yjn| hwb| oqr| waq| jex| glw| mnt| ybf| qif| zkp| slj| xyp| wft| obp| deq| gjw| qrf| kwe| jyx| qea| tyd| qoy| tmh| urj| ylp| kpb| dyu| hxw| kqq| gkb| uop| uzb| ufw| uev| rkw| znp|