データサイエンティスト養成履修カリキュラム
カリキュラムの背景と目標
本カリキュラムは、デジタル社会の「読み・書き・そろばん」といわれる、数理・データサイエンス・AIの基礎的素養を育成するため、令和２（2020）年度に国際地域創造学部で開設されました。
データサイエンス（データを処理し、高度なデータ解析を行う分野）の初級・中級程度の能力を養い、養った力を様々な分野において「価値創造」につなげることのできる人材養成を目指しています。
「地域×データサイエンス」「産業×データサイエンス」「文化×データサイエンス」のように、皆さんの専門分野にデータサイエンスの素養をうまく掛け合わせることで、専門分野の学びがより深まることを期待しています。
受講対象の学生
国際地域創造学部の在学生(プログラム配属後は全プログラム所属学生)
国際地域創造学部以外の他学部生も受講可
カリキュラム
履修モデルとして、次のような科目の履修を推奨します。 数学に苦手意識を持つ皆さんは、数学を選択しない履修も可能です。
この機会に数学への苦手意識を克服したい皆さんは「データサイエンスのための基礎数学」や「経済数学」にチャレンジしてみてください。
修了認定証
リテラシーレベル
（必修4単位）
応用基礎レベル
（必修4単位＋選択必修2単位）
リテラシーレベル★
（必修4単位＋選択2単位）
応用基礎レベル★
（必修4単位＋選択必修2単位＋選択2単位）
必要な単位を修得した方に対しては、カリキュラムの修了認定を行います。また、修了者に対しては、オープンバッジ（https://www.openbadge.or.jp/about-ob/）を発行します。取得したオープンバッジを履歴書に貼って就職活動などに活用することができます。
データサイエンスについて
データサイエンスに必要な知識や技術は多岐に渡りますが、右図のとおり、大きく分けると３つの要素で構成されます。本カリキュラムの各科目が「データサイエンスの３つの構成要素」のどこに該当するか、カバーの範囲を紹介します。
データサイエンスの3つの構成要素
「データサイエンスの３つの構成要素」を一から学ぶことで、
データサイエンスに必要不可欠な知識と技術を身に付けます。加えて、「検索力」「工夫力」「プレゼンテーション力」「コミュニケーション力」「行動力」などを養って、データサイエンスの総合的な運用能力向上を目指します。
各科目のカバー範囲
