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教学センター
データサイエンス副専攻本プログラムは、文部科学省「数理・データサイエンス・AI教育プログラム（リテラシーレベル）」に認定されています（認定期限は令和8年3月31日まで）。
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2年度カリキュラム
▲令和３年度カリキュラム
【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。
| プログラム名称 |
|---|
| データサイエンス副専攻 |
| 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。 |
| 修了要件 |
| プログラムを構成する下記授業科目から20単位以上を修得すること。 下記における1，5，7は10の、10は9，11，12，14の履修前提科目であるため、20単位以上を修得しプログラムを修了するためには1，5，7，10を修得することが必須となる。なお、1，5，7，10を「修了前提科目」と呼ぶ。 |
| プログラムを構成する授業科目 |
| 1．情報と社会Ⅰ 2．自然科学入門Ⅱ 3．数学入門Ⅰ 4．数学入門Ⅱ 5．統計学入門Ⅰ 6．統計学入門Ⅱ 7．表計算の基礎と応用 8．プログラミング言語Ⅰ 9．プログラミング言語Ⅱ 10．データサイエンス入門 11．応用情報Ⅰ 12．応用情報Ⅱ 13．数理の世界探究 14．ウェブの世界探究 |
各年度における自己点検・評価を実施し、公開します。
