シラバス情報
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教員名 ： 上林 敦
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科目授業名称（和文） Name of the subject/class (in Japanese)
薬学データサイエンス
科目授業名称（英文） Name of the subject/class (in English)
薬学データサイエンス
授業コード Class code
993K367
科目番号 Course number
3aMPINP345
教員名
上林 敦
Instructor
Atsushi Kambayashi
開講年度学期
2026年度後期
Year
2026年度
Semester
②Second semester
曜日時限
水曜4限
Class hours
Wednesday 4th
開講学科・専攻 Department
薬学部
Faculty of Pharmaceutical Sciences 単位数 Course credit
2.00単位
授業の方法 Teaching method
講義
Lecture 履修形態 Course form
薬学科：選択 生命創薬科学科：選択
外国語のみの科目（使用言語） Course in only foreign languages (languages)
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授業の主な実施形態 Main class format
① [対面]対面授業/ [On-site] On-site class
概要 Description
データサイエンスとして数理モデルとデータ駆動型モデルを取扱い，薬学分野における活用例や基礎的な解析方法を理解する。
目的 Objectives
データサイエンスとして数理モデルとデータ駆動型モデルを取扱い，薬学分野における活用例や基礎的な解析方法を理解する。
到達目標 Outcomes
薬学分野におけるデータサイエンスの利活用や留意事項について説明できる。
基礎的な数理モデル（メカニスティックモデル）を作成し、シミュレーションを実行できる。また、数理モデリングにより基礎的なシステム思考が身についている。 データ駆動型モデルの概念を理解でき、基礎的な解析を実行できる。 卒業認定・学位授与の方針との関係（学部科目のみ）
リンク先の [評価項目と科目の対応一覧]から確認できます（学部対象）。
履修登録の際に参照ください。 You can check this from “Correspondence table between grading items and subjects” by following the link(for departments). https://www.tus.ac.jp/fd/ict_tusrubric/ 関連する卒業認定・学位授与の⽅針（薬学部のみ）
薬学科：DP3、DP5 生命創薬科学科：DP3、DP4
履修上の注意 Course notes prerequisites
表計算ソフトウェア（Excel）を使用した数理モデリング演習、Pythonを使用した機械学習演習を実施する。各自ノートPCを持参すること。
アクティブ・ラーニング科目 Teaching type（Active Learning）
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準備学習・復習 Preparation and review
講義や演習で取り扱った内容は、次週の講義と関連することがある。これまでの講義内容をよく理解して、毎回の講義に臨むこと。
成績評価方法 Performance grading policy
中間試験（50%）および期末レポート（50%）の成績で評価する。
学修成果の評価 Evaluation of academic achievement
・S：到達目標を十分に達成し、極めて優秀な成果を収めている
・A：到達目標を十分に達成している ・B：到達目標を達成している ・C：到達目標を最低限達成している ・D：到達目標を達成していない ・-：学修成果の評価を判断する要件を欠格している ・S：Achieved outcomes, excellent result ・A：Achieved outcomes, good result ・B：Achieved outcomes ・C：Minimally achieved outcomes ・D：Did not achieve outcomes ・-：Failed to meet even the minimal requirements for evaluation 教科書 Textbooks/Readings
教科書の使用有無（有=Y , 無=N） Textbook used(Y for yes, N for no)
N
書誌情報 Bibliographic information
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MyKiTSのURL（教科書販売サイト） URL for MyKiTS(textbook sales site)
教科書および一部の参考書は、MyKiTS (教科書販売サイト) から検索・購入可能です。
https://gomykits.kinokuniya.co.jp/tokyorika/ It is possible to search for and purchase textbooks and certain reference materials at MyKiTS (online textbook store). https://gomykits.kinokuniya.co.jp/tokyorika/ 参考書・その他資料 Reference and other materials
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授業計画 Class plan
第1回 薬学データサイエンスの総論［講義］
担当教員：上林 敦 授業内容：薬学データサイエンスの総論および導入として、講義の目的や各解析法の位置づけや役割について解説する。 第2回 数理モデリング①［講義、演習（その他）］ 担当教員：上林 敦 授業内容：単純な微分方程式を使用した数理モデリング法の解説と演習を行う。 第3回 数理モデリング②［講義、演習（その他）］ 担当教員：上林 敦 授業内容：連立微分方程式を使用した数理モデリング法の解説と演習を行う。 第4回 数理モデリング③［講義、演習（その他）］ 担当教員：上林 敦 授業内容：感染症のパンデミック・収束を予測するための数理モデリングの解説と演習を行う。 第5回 数理モデリング④［講義、演習（その他）］ 担当教員：上林 敦 授業内容：人口動態を予測するための数理モデリング（基礎）の解説と演習を行う。 第6回 数理モデリング⑤［講義、演習（その他）］ 担当教員：上林 敦 授業内容：薬物の体内動態（PK）を予測するための数理モデリングの解説と演習を行う。 第7回 数理モデリング⑥［講義、演習（その他）］ 担当教員：上林 敦 授業内容：薬物の体内動態と薬効の関係（PK/PD）を予測するための数理モデリングの解説と演習を行う。 第8回 理解度確認の中間試験 担当教員：上林 敦 授業内容：数理モデリングについて 第9回 データ駆動型モデル①［講義、演習（その他）］ 担当教員：上林 敦 授業内容：データ駆動型モデルの基礎やPythonの操作について解説を行い、単回帰分析の演習を行う。 第10回 データ駆動型モデル②［講義、演習（その他）］ 担当教員：上林 敦 授業内容：機械学習の基礎となる重回帰分析の解説と演習を行う。 第11回 データ駆動型モデル③［講義、演習（その他）］ 担当教員：上林 敦 授業内容：機械学習（回帰）の解説と演習を行う。 第12回 データ駆動型モデル④［講義、演習（その他）］ 担当教員：上林 敦 授業内容：機械学習（回帰）の解説と演習を行う。 第13回 データ駆動型モデル⑤［講義、演習（その他）］ 担当教員：上林 敦 授業内容：機械学習（分類）の解説と演習を行う。 第14回 データ駆動型モデル⑥［講義、演習（その他）］ 担当教員：上林 敦 授業内容：機械学習（分類）の解説と演習を行う。 第15回 総括［講義、演習（その他）］ 担当教員：上林 敦 授業内容：これまでの講義のまとめ、課題演習とレポート作成。 SBOsコード（薬学部薬学科のみ 2023年度以前カリキュラム適用者対象）
第1回
第2回 第3回 第4回 第5回 第6回 第7回 第8回 第9回 第10回 第11回 第12回 第13回 第14回 第15回 学修事項（薬学部薬学科のみ 2024年度以降カリキュラム適用者対象）
担当教員の実務経験とそれを活かした教育内容 Work experience of the instructor
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教育用ソフトウェア Educational software
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備考 Remarks
薬学教育モデル・コアカリキュラム（平成25年度改訂版）に対応する項目（SBOs）及び薬学教育モデル・コア・カリキュラム（令和4年度改訂版）に対応する項目（学修事項）を授業計画欄下部に示す。
なお、各項目に紐づく内容については、以下URL先に示す。 URL：https://tus.box.com/s/ilc2p0ygiyz4ncj23ckp310rmaa0efdk 授業でのBYOD PCの利用有無 Whether or not students may use BYOD PCs in class
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授業での仮想PCの利用有無 Whether or not students may use a virtual PC in class
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