本学は、2022（令和4）年に文部科学省から、「数理・データサイエンス・ AI教育の全国展開の推進」拠点大学の一つに選定され、データ科学の教育とそれに必要な調査研究等を行ってきました。
「京都大学データサイエンス講座」は、その知見を活かし、非専門職・文系職種を含む幅広い実務者が、データ活用の基礎から実践までを段階的に学ぶことを目的としたプログラムで、完全オンライン・オンデマンド形式による社会人向けオープンアカデミーです。
DX推進、人的資本経営、統計的思考の強化といった社会的要請に対応すべく、2024年度までの講座構成を見直し、内容・対象・学習導線を再設計しました。
データ科学の最先端で研究をされている講師から直接統計学を学べるまたとない機会ですので、ふるってご参加ください。
各講座概要
実施日や配信期間および受講料は、講座によって異なります。詳細については各プログラムのページをご覧ください。
（1）文系のためのデータサイエンス入門 ～統計検定®3級を目指して～
統計学を初めて学ぶ文系の方、高校数学に自信がない方でも、統計学の基礎をしっかりとわかりやすく学ぶことができます。
詳細・申し込み等
以下のページをご覧ください。
文系のためのデータサイエンス入門～統計検定®3級を目指して～ | 京都大学オープンアカデミーのオンデマンドコース
（2）問題解決に使えるデータサイエンス～統計検定®2級を目指して～
「大学基礎科目レベルの統計学の知識の習得度と活用のための理解度を問う」ために実施される統計検定®2級の合格レベルの統計学の知識の習得を目指します。
詳細・申し込み等
以下のページをご覧ください。
問題解決に使えるデータサイエンス～統計検定®2級を目指して～ | 京都大学オープンアカデミーのオンデマンドコース
（3）R言語で学ぶデータサイエンス～基礎から始めるデータ分析～
「データ科学」力の向上を目指し、実務で役立つ統計基礎講座を実施します。
実務で統計分析業務が必要な方や教育・研究活動でデータ分析が必要な教育関係職員や学生の方が、「統計分析オープンソースソフトウェアR」を活用しながら、統計学・データ分析とプログラミングの基礎を同時にコンパクトに学べます。
初学の方でも学べるように、統計検定®3級レベルの内容を順に扱いながら、実務で役立てるため、Rを用いて使い方の解説をします。
詳細・申し込み等
以下のページをご覧ください。
R言語で学ぶデータサイエンス～基礎から始めるデータ分析～ | 京都大学オープンアカデミーのオンデマンドコース
（4）実務に使えるデータサイエンス～統計検定®データサイエンス基礎を目指して～
「統計検定®データサイエンス基礎」合格レベルの知識とExcel演習技術の習得を目指します。
統計検定®データサイエンス基礎はデータサイエンスとその応用分野を専門とする大学教員と専門実務家が活用力を重視した問題を開発し、生徒・学生・一般を問わず、AI・デジタル社会の共通スキル「データサイエンス基礎」力を評価し、認証するための検定試験となっています。
詳細・申し込み等
以下のページをご覧ください。
実務に使えるデータサイエンス～統計検定®データサイエンス基礎を目指して～ | 京都大学オープンアカデミーのオンデマンドコース
（5）統計解析のためのデータサイエンス～統計検定®データサイエンス発展（DS発展）を目指して～
統計検定®データサイエンス発展（DS発展）に対応したオンデマンド講座です。
統計・数理・情報・AIの各分野を横断しながら、社会におけるデータ活用のあり方、AI倫理、統計的思考力を実践的に身につけていきます。
詳細・申し込み等
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統計解析のためのデータサイエンス～統計検定®データサイエンス発展（DS発展）を目指して～ | 京都大学オープンアカデミーのオンデマンドコース
（6）AI×データ活用の実践講座【AI基礎編】〜数理・データサイエンス・AI（応用基礎レベル）モデルカリキュラム準拠〜
文部科学省モデルカリキュラム（応用基礎レベル）に準拠し、AIを初めて体系的に学ぶ方、実務での活用を見据えた社会人に向けて設計されたオンライン講座です。
AIの歴史や倫理的課題の理解から、機械学習、深層学習、強化学習、生成AIの基礎的概念に至るまで、幅広い知識を丁寧に解説。加えて、実社会でAIが果たす役割や、複数のAI技術を統合したサービス設計の視点なども学べます。
専門的な内容に対してもわかりやすさを重視した構成と、オンデマンド形式ならではの柔軟な学習スタイルで、忙しい社会人でも確実に理解を深められます。AIを活用した業務改革・意思決定・製品開発に携わる方に、初学者からの第一歩として最適な講座です。
詳細・申し込み等
以下のページをご覧ください。
AI×データ活用の実践講座【AI基礎編】〜数理・データサイエンス・AI（応用基礎レベル）モデルカリキュラム準拠〜 | 京都大学オープンアカデミーのオンデマンドコース
（7）AI×データ活用の実践講座【データサイエンス基礎編】〜数理・データサイエンス・AI（応用基礎レベル）モデルカリキュラム準拠〜
数理・データサイエンス・AI教育強化拠点コンソーシアムの「応用基礎レベル」モデルカリキュラムに準拠し、実務現場でのデータ活用に直結する知識とスキルを身につけることを目的としています。
講義では、データの収集・整備・可視化・分析という一連のプロセスを体系的に学びながら、仮説検証、知識発見、意思決定支援へとつなげるための実践的アプローチを身につけていきます。
Pythonによるプログラミングや、統計的手法の活用も含まれており、即戦力のデータ活用人材を育成する内容です。自身の専門知に、数理的な視点と情報的な処理力を融合させたいと考える方、将来的に、教育・研究・ビジネス分野でのデータ活用を視野に入れている方にお勧めです。
詳細・申し込み等
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AI×データ活用の実践講座【データサイエンス基礎編】〜数理・データサイエンス・AI（応用基礎レベル）モデルカリキュラム準拠〜 | 京都大学オープンアカデミーのオンデマンドコース
（8）AI・人工知能の初学者に向けた数学超速入門
人工知能やデータサイエンスを学ぶために有用と思われる初歩的な数学を説明します。
数学と言っても抽象的な複雑な内容ではなく、人工知能の機能や動作を理解するために必要な具体的な項目を扱います。
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AI・人工知能の初学者に向けた数学超速入門 | 京都大学オープンアカデミーのオンデマンドコース
（9）統計の入門
本学では、 gaccoを通じて、自身のペースで好きな時間に学べる「統計の入門」オンライン講座を配信しています。
本コースでは、統計ならびに統計学に関する基本的な考え方を中心に講義することで、より発展的な統計・統計学の学習への礎となることを目指しています。
研究や、生活、社会・経済活動に不可欠な統計を、集計・分析し、理解する力を養うことができます。
これから統計を学ぼうとする初学者や、学び直しを目指す学生を主たる対象としています。
詳細・申し込み等
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京都大学MOOC（オンライン公開講座）
問い合わせ
京大オリジナル株式会社 プロジェクトマネジメント部
E-mail：kensyu＊kyodai-original.co.jp（＊を@に変えてください）
