データサイエンス副専攻

亜細亜大学MDASHリテラシー/応用基礎プログラム

本プログラムは、それぞれ文部科学省「数理・データサイエンス・AI教育プログラム」のリテラシーレベルと応用基礎レベルに認定されており、全学部・学科の学生が受講することができる開かれたプログラムです。

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④目指す人材像

⑤身につけることができる能力

• 文理融合的な視点でデータを統計的に分析できるだけでなく、課題を分析し人工知能(AI)等の手法を用いて課題解決へと結びつけることができる。
• 文系の学生が、データサイエンスをビジネスから環境問題にまで応用するための基礎力を身につけることができる。
• 基本的なデータサイエンスの手法を習得し、与えられたデータセットに対して自分の判断で適切な分析手法やアルゴリズムを選択し、分析を行い、結果に解釈を与えられるようになる。
• 人工知能、機械学習、ディープラーニングに関する基本的な手法を理解し、これを現実的な問題に応用できるようになる。
• データサイエンスの手法を使って未知の課題を解決するマインドを体得する。

カリキュラム

データサイエンス副専攻の科目群は、高校の復習も兼ねた数学や統計学、背景となる自然科学、情報倫理を学ぶ科目から始まります。

令和6年度カリキュラム

	背景的知識	数理的手法	統計的手法	プログラミング	応用
【3・4年次】 発展		数理の世界探究
【2年次】 基礎・応用		データサイエンス応用プロジェクトⅠ・Ⅱ
		データサイエンス入門 表計算とデータサイエンス		プログラミング言語Ⅰ プログラミング言語Ⅱ
【1年次】 導入	情報と社会Ⅰ 自然科学入門Ⅱ	数学入門Ⅰ 数学入門Ⅱ	統計学入門Ⅰ 統計学入門Ⅱ

（1）「情報と社会Ⅰ」を修得することで、亜細亜大学MDASHリテラシープログラムを修了します。
（2）上記科目群から「情報と社会Ⅰ」「統計学入門Ⅰ」「表計算とデータサイエンス」「データサイエンス入門」を含む20単位以上を修得し卒業要件を満たすことで、亜細亜大学MDASH応用基礎プログラム修了要件を満たします。

授業科目

授業科目

モデルカリキュラムとの対応

モデルカリキュラムと実施科目の対応表

実施体制

委員会組織名	役割
亜細亜大学データサイエンス教育委員会	（１）プログラムの運営・改善・進化 （２）プログラムの「点検・評価実施報告書」の作成
自己点検委員会	（１）「点検・評価実施報告書」の検証
内部質保証評価委員会	（１）「点検・評価実施報告書」の作成 （２）「点検・評価報告書」の作成及び公表

自己点検・評価

各年度における自己点検・評価を実施し、公開します。
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​令和6年度点検・評価報告書
令和5年度点検・評価報告書
令和4年度点検・評価報告書
令和3年度点検・評価報告書
令和2年度点検・評価報告書

オープンバッジ

本学の亜細亜大学MDASH応用基礎プログラムの修了証として、デジタル修了証の一つである「オープンバッジ」を発行します。

亜細亜大学MDASH応用基礎プログラムは、近年多くの産業分野で重要な役割を果たしているデータサイエンスに関する知識を体系立てて学べるようにデザインされた科目群です。本学の所定科目群から20単位以上を修得した証明となります。 「オープンバッジ」は、デジタル技術を活用した修了証で、世界的な技術標準規格（*1）にそって発行されており、国内外で普及が進んでいます。学習歴の可視化に加え、本学の第3期5カ年中期行動計画で明記している「DX（デジタルトランスフォーメーション）時代に対応可能な人材育成」を推進するべく、導入に至りました。

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*1 オープンバッジの技術標準規格はIMS Global Learning Consortiumが定めています。

《Pick Up》データサイエンス応用プロジェクトⅠ・Ⅱ