データサイエンススクール 55

データ科学は科学研究の基本の一つであり、本学における数多くの研究活動において活用されています。このデータサイエンススクールは「数理及びデータサイエンスに係る教育強化」拠点大学の活動として、多くの学生がデータ科学の最前線について知ることができ、さらにデータ科学の手法について、その利用法を体験しながら実践的に学ぶことができる機会を提供するように企画いたしました。

データ科学領域の最先端分野を基礎から学習･体験できるまたとない機会ですのでふるってご参加ください。

実施内容

Python による化学実験データの解析

■概要
化学工業の研究開発の分野では、分子構造に基づいて新しい素材の素性を予測したり、圧力や熱などの生産条件に基づいて、素性や品質が変化するかを調べたりします。これまでは、大量の実験を行い新素材の開発を行ってきましたが、近年ではこれらの実験データの蓄積を基にして、まだ見ぬ化合物や金属の特性や適切な生産条件を推定する取り組みが始まっており、このような取り組みをマテリアルズ・インフォマティクスと呼びます。このマテリアルズ・インフォマティックスを化学会社が実際に扱っているデータを分析することによって、体感してもらうことを目的とします。
本セミナーでは、統計学の簡単な復習から入ります。そして、統計学の歴史を振り返り、過去にどのように統計学やデータ・サイエンスが発展してきたについて言及します。次に化学会社で行われているさまざまな分析について触れ、マテリアルズ・インフォマティックスの位置づけを検討します。最後に実際の化学会社で扱われているデータを各自分析することによって理解を深めます。進捗によっては、化学会社が取り組むべきデータ分析について議論することも視野に入れています。

■開催日時・場所
日時：2021年3月23日(火) 13:00 – 17:00
会場：Zoomによる遠隔開催
講師：小林凌雅（慶應義塾大学 総合政策学部　講師（非常勤））
宮島　徹（三洋化成工業株式会社　研究企画開発部　ユニットチーフ）
都地恭拡（三洋化成工業株式会社　研究企画開発部　副主任）

定員: 50名
詳細はこちら

■受講要件
・京都大学および他大学に所属する学生
・三洋化成工業株式会社に所属する方
・その他，社会人の方（ただし，三洋化成と同業分野の企業に所属の方はご遠慮願います）

■前提知識
確率・統計についての基礎知識、数学（線形代数・解析学）の基礎知識、Python に関する基礎知識を修得していることが望ましい。

■演習事前準備
- Google Colaboratoryを利用するためにはGoogleアカウントが必要です．
- 京都大学に所属する方で，Pythonの基本， Google Colaboratoryの使い方に慣れていなければ，京大のコンテンツ配布サービスKubar上の演習キットで自主学習が可能です（Kubarのリンクはこちら）．