データサイエンス副専攻

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亜細亜大学MDASH応用基礎プログラム

本プログラムは、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。

リテラシーレベル

【リテラシーレベルの認定期限】
【リテラシーレベルの認定期限】
2026年3月31日まで

数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度(リテラシーレベル) 申請様式 変更届

応用基礎レベル

【応用基礎レベルの認定期限】【応用基礎レベルの認定期限】
2027年3月31日まで

数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度(応用基礎レベル) 申請様式 変更届
関連リンク

データサイエンス副専攻とは

データサイエンス副専攻は、亜細亜大学MDASH応用基礎プログラムの科目群を履修することにより、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副専攻です。経営学部データサイエンス学科以外の全学部の学生が履修できます※。

所定の科目群から20単位以上を修得した学生には、卒業時に修了証を授与します。
※データサイエンス学科生は副専攻に入らずに同プログラムの科目群を受講できます。
データサイエンス副専攻とは

目指す人材像

データサイエンス副専攻では、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)などの手法を用いて課題解決へと結びつけられる人材を育成します。このため、統計学やプログラミングの基礎学習だけでなく、少人数グループによるプロジェクト型演習を通じた課題分析力・課題解決力の養成を重視したカリキュラムを採用しています。
目指す人材像

身につけることが出来る能力

  • 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。
中核科目である「データサイエンス入門」では、プログラミング言語 Python を使ってデータ分析プログラミングの基礎を学習し、IoT(モノのインターネット)などで得られた実データを使って回帰分析、クラスタリングなどの従来手法から機械学習、深層学習(ディープラーニング)などの最新手法までを学習します。

さらに「データサイエンス応用プロジェクトⅠ・Ⅱ」では、人工知能(AI)やバーチャルリアリティ(VR)を題材としたプロジェクト型演習を実施します。これらのSTEM教育を通じて、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養います。
カリキュラム
令和5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

ウェブの世界探究
【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


令和3・4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
総合学術演習Ⅰ・Ⅱ

数理の世界探究

ウェブの世界探究
【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


令和2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

ウェブの世界探究
【2年次】
基礎・応用

応用情報Ⅰ・Ⅱ
データサイエンス入門
表計算の基礎と応用
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年次】高校の復習を兼ねた数学や統計学などを学びます
【2年次】プログラミング言語Pythonを使用してデータ分析を実習します
【3・4年次】人工知能(AI)やバーチャルリアリティ(VR)を題材とした少人数グループによるプロジェクト型演習を実施します

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

データサイエンス副専攻の実地体制

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。
 
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

本学のデータサイエンス副専攻の修了証として、デジタル修了証の一つである「オープンバッジ」を導入し、2021年度第1期修了生よりバッジを発行しています。

データサイエンス副専攻は、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副専攻です。本学の所定科目群から20単位以上を修得し、副専攻を修了した証明となります。
データサイエンス副専攻のオープンバッチ△データサイエンス副専攻のオープンバッジ
「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。
*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

担当教員:堀 玄
少人数のグループで、バーチャルリアリティによる多次元データの可視化や人工知能(AI)によるドローン制御のプログラミングをテーマとしたプロジェクト型演習を実施します。各グループでバーチャルリアリティ、ドローンで何をやりたいかを自分たちで構想し、グループごとに異なるバーチャルリアリティコンテンツ、ドローン制御プログラムを作成します。
《Pick Up》データサイエンス応用プロジェクトⅠ・Ⅱ

未来の選択肢を増やす「Unity教育」

亜細亜大学では「Unity教育カリキュラム」を取り入れ、UnityのAR FoundationやXcodeを使ってiPhone用のARアプリの開発、キャンパスのデジタルツインプロジェクトである「亜細亜大学メタバーシティ」に取り組んでいます。

Unity CASE STUDY〈取り組み事例〉
〈2024年3月22日更新〉
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