注意：京都大学生命科学研究科に在籍する大学院生は、これらの科目の履修方法については、要覧記載の 「他研究科の科目履修について」及び「全学共通科目大学院興津科目群・大学院横断教育科目群科目の履修について」を参照してください。他研究科在籍性も、それぞれの研究科のルールに従って履修登録あるいは聴講の手続きをしてください。
大学院で開講されている科目
| 科目名 | 開講研究科等 | 主な対象 | 分野 | 主な内容 | 形式 | 言語 |
|---|
| 統計科学基礎論 | 情報学研究科 | 大学院横断教育科目群／統計・情報・データ科学系 | 情報学における統計学基礎 | 確率論・ベイズ | 講義 | 日本語 |
| データ科学概観 | 国際高等教育院 | 大学院共通科目群 | データ科学基礎 | データ科学基礎、エクセル、R、Pythonなどの計算機言語によるデータ分析基礎 | 演習 | 日本語 |
| データ科学：理論から実用へ演習 | 国際高等教育院 | 大学院共通科目群 | データ科学応用 | 流体解析、データ同化 | 演習 | 日本語 |
学部生のうちに受講済みが望まれる科目
| 科目名 | 開講研究科等 | 主な対象 | 分野 | 主な内容 | 形式 | 言語 |
|---|
| 統計入門 | 国際高等教育院 | 自然科学科目群学部生／データ科学 | 統計学基礎 | データ収集法、推定と検定と標本理論 | 講義 | 日本語 |
| データ分析基礎 | 国際高等教育院 | 自然科学科目群学部生／データ科学 | 統計学基礎 | 回帰分析と多変量解析（クラスター・主成分・判別分析など） | 講義 | 日本語 |
| データ分析演習Ｉ | 国際高等教育院 | 自然科学科目群／データ科学 | 統計学基礎 | 確率変数と確率分布、推定・検定、分散分析、エクセルやR | 講義 | 日本語 |
| データ分析演習II | 国際高等教育院 | 自然科学科目群／データ科学 | 統計学基礎 | 相関と回帰、線形モデル、エクセルやR | 講義 | 日本語 |
その他主な内容
- 確率論、確率分布、期待値の計算などの数理統計学基礎
- 一般化線形モデル、非線形モデルなど統計モデルの基礎
- 基本的な統計ソフトウエア（SAS,R,Python, SPSS, JMP, など）の使い方
- 因果推論の基礎
- 生存時間解析の基礎
- 実験計画法の基礎
ad_t