カリキュラム

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。

1〜3年次の各科目開講時期の表

「データサイエンティスト養成履修カリキュラム」修了認定証の発行

必要な科目を履修し、単位を修得した者にはデータサイエンティストの素養を国際地域創造学部が証明する「認定証」を交付します。

認定証は、プログラムの選択に関係なく発行します。

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