2020年度 データサイエンスPBL I/II
AY 2020 Data Science PBL I/II

データサインエンス Project Based Learning I/IIではバイオサイエンス、マテリアルサイエンスの領域での実際の研究データを基にした実習をとおしてデータサイエンスの応用について学ぶことを目指します。/ In this course “Data Science Project Based Learning I/II”, we will provide practical training for applications of data science based on recent researches in bio science and material science.

コースは7~9月のPBL Iと10~12月のPBL IIに分かれています。データサイエンスプログラムを選択した学生は両方が必修ですがそれ以外の学生についてはPBL Iだけの受講も可能です。/ This course is composed of PBL I (Jul. ~ Sep.) and PBL II (Oct. ~ Dec.). Note that the students in the Data Science Program shall take the both, otherwise you may take just PBL I.

PBL I では5、6人のグループに分かれ、いくつかの課題とデータセットの中からテーマをひとつ選択して共同で議論しながら分析、考察、検証し、その結果について発表してもらいます。/ In PBL I, we will ask you to form groups of 5~6 students and choose one of the themes and datasets we prepared. And work together to analyze the data, discuss and verify, and present your results.

PBL IIでは各自、自分の研究テーマで扱っているデータを対象として、必要な解析手法を学び、工夫しながら適用し、研究の進展に繋げてもらうことを目標とします。/ In PBL II, we ask each students to learn the methods of data science to apply them to their own research themes.


PBL Iでは最初にテーマ説明とグループ分けとを行い、最後に発表を行ってもらう予定ですが、本年度はオンライン会議を利用する予定です。In PBL I, we will first introduce the tasks and themes and make the working groups. And in the end of the term, we will ask you to present your results. Note that, in this year, we plan to use an online conference for both.

授業日程/ Course Schedule

Course Introduction

7月28日(火)1,2限(9:20~12:30): オンライン会議のURLは後ほど連絡します。
Jul. 28 (Tue)  Class 1 and 2. (9:20~12:30) : The URL of the online meeting will be announced later.

Introduction of the tasks and themes, and arrangement of the working groups.

Group Presentation

2020年9月29日(火)1,2限(9:20-12:30): オンライン会議のURLは後ほど連絡します。
2020 Sep. 29 (Thu.) Class 1 and 2 (9:20-12:30) : The URL of the online meeting will  be announced later.

Presentation of each group.

期間中の作業については、グループ内で自由に調整してください。大学に集まることが難しい場合はSlackなどのグループウェアを活用して進捗を共有しながら進めることをお勧めします。 / During the term, arrange and share your tasks in each group. Since it may be difficult to gather in the University practically, we recommend to make use a online groupware (such as Slack etc.) to promote your joint works.

テーマの資料、参考文献などは後ほどこのページでアップデートする予定です。/ Detail resources and documentations will be updated in this site.


2020 Oct. ~ Dec.

PBL IIは、各人が自分の研究テーマ関連の課題、あるいは興味のある別の課題に、データサイエンス的な視点から取り組み、レポートを作成、提出していただきます。自分の研究についてデータサイエンス的な手法を適用するのが難しい、思いつかない、などの場合、事前に相談してもらえれば、他領域の学生と共同で分野融合的なテーマを選んでもらっても構いません。ただし、同領域の学生とグループを組むのは不可とします。レポート作成の際にも自分で解析を行い、それぞれ個別に報告するようにしてください。

At PBL II, each student will work on the themes related to his / her own research (or some other issues he / she is interested in) from a data science perspective, and submit a report. If it is difficult to apply data science methods to your research, or not sure about how to apply, you can consult with colleagues in other divisions and select a theme that is interdisciplinary, but it is not allowed to form groups with students in the same division. Remember that you should analyze and write a report by yourself individually.

Submit a report summarizing the work at the end of the term.

質問等はメールで “ds-pbl-faculty at is.naist.jp”までご連絡ください。
Please feel free to contact the DS PBL faculty to “ds-pbl-faculty at is.naist.jp”, if you have any questions.