データサイエンティスト
養成履修カリキュラム

(文部科学省認定)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)

 文部科学省「数理及びデータサイエンスに係る教育強化」協力校に本学が選定され、令和2(2020)年度より国際地域創造学部で事業を先行実施することに伴い、開設されたのが「データサイエンティスト養成履修カリキュラム」です

 本カリキュラムは、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ける「価値創造」につなげることのできる人材を養成することを目指します。修了要件を満たすことで、「データサイエンティスト養成履修カリキュラム修了証」を発行します。

「地域振興×データサイエンス」「産業振興×データサイエンス」「文化振興×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。

 ※本学は「数理・データサイエンス・AI教育の全国展開の推進」事業における特定分野校(社会科学)とダイバーシティ推進校に選定されました。令和4年度以降も、国際地域創造学部は、数理・データサイエンス・AI教育を積極的に推進します。

認定期限:令和8年3月31日

実施要項規程

リンク

令和3(2021)年度以降入学生向けカリキュラム

データサイエンティスト養成履修カリキュラム

 国際地域創造学部による開講、文部科学省「数理及びデータサイエンスに係る教育強化」協力校(本学)選定に伴う事業

  1.  カリキュラムの背景と目標
     文部科学省「数理及びデータサイエンスに係る教育強化」協力校に本学が選定され、令和2(2020)年度より国際地域創造学部で事業を先行実施することに伴い、開設されたのが「データサイエンティスト養成履修カリキュラム」です。今後、数理・データサイエンスの基礎知識は、専門分野に限らず、全国すべての大学の学生が身に付ける素養として位置付けられる方向に進んでいます。 本カリキュラムは、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ける「価値創造」につなげることのできる人材を養成することを目指します。 
  2. 修了要件
  3.  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 
  4.  科目の開講時期
     科目を開講するタイミングは、下表の通りです。

    科目の開講時期の表
    1. 上記表内の年次は、「その年次を含む、より高年次の学生まで科目を履修可能」であることを示します。
    2. 科目の詳細は、時間割配当表とシラバスを参照してください。

  5. 科目履修の流れ 
    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。

    科目履修の流れ
  6. 「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。 
  7. 令和2(2020)年度以前入学生(一部改訂) 
    「データサイエンス上級」は、「データサイエンスのためのPythonプログラミング」の単位を修得することで認定します(単位の読み替え可)。「データサイエンス概論」の履修は可能ですが、認定証交付の条件には該当しません。従来どおり、認定証交付に必要な修得単位数は10単位以上です。  

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。

データサイエンスの3つの構成要素の図

各科目のカバー範囲

データサイエンス概論
データサイエンス初級/データサイエンス中級
社会科学のための統計科学入門・基礎統計学データサイエンスのための基礎数学・経済数学
データサイエンスのためのPythonプログラム

学生の声

受講生の声を通して、数理データサイエンスを学ぶ魅力を紹介します。

データサイエンスが、私自身の将来を切り開く。

澤紙 ももこ さん(国際地域創造学部・4年⽣)

データサイエンス科⽬を受講して、「もっと早くに触れておきたかった」と思ったのが率直な感想です。
データサイエンスは、世の中のあらゆる課題を解決させてくれ、世の中をより便利な社会へと変えてくれる必要不可⽋な学問だと思いました。
私は、この講義をきっかけに就職活動では、幅広い業界に興味を持ち、視野を広げることができたと感じています。
講義は基礎から応⽤まで充実しているので、「プログラミングのことを何も知らない」という学⽣でも理解しやすいカリキュラムとなっています。
まだ、データサイエンスを受講していない⽅、将来に漠然と不安を抱いている⽅、ぜひ⼀度受講してみてください。

データを正しく扱って、価値を創造する⼒を養う。

上間 美優 さん(国際地域創造学部・年⽣)

今や⽂系理系を問わず求められる、「データサイエンスの知識」を⾝に着けるため、講義を受講しました。
「データサイエンス初級」では、データの中⾝や背景を正しく理解し、適切な分析を⾏うため、「Excel」や「Python」を⽤いて⾃らの⼿でデータ解析を⾏いました。統計学の知識に加え、実際にデータを解析するための⼿法を学び、論理的思考⼒や課題発⾒⼒を⾝に着けることができたと感じています。
実際にゼミ活動やこれからの卒業研究においても、実社会の課題解明につながるデータ解析能力は役⽴っていくと思います。
今後はさらに学びを深め、データを使いこなし、様々な価値創造につなげられるような⼈材になっていきたいです。

初めてのプログラミング、コツを掴めばやみつきです。

⽐嘉 勇満 さん(国際地域創造学部・4年⽣)

私はこの講義でデータサイエンスの楽しさを知ることができました。
最初、私はデータサイエンスもプログラミングも難しそうに感じていましたが、先⽣の分かり易い授業のおかげで簡単に理解することができました。多くの情報を収集し、授業で学んだ分析を活⽤して、⾃⾝の仮説の答え合わせをする楽しさを知りました。
プログラミングも徐々にコツを掴み、パズル感覚でコードを構築して、思い通りに動いた時の嬉しさはやみつきです。
皆さんにも、データサイエンスの魅⼒を是⾮とも知ってほしいです。授業を通して学んだことは、卒業論文の作成や今後の社会⼈⽣活に必ず活きると感じます。
データサイエンスを武器により充実した「⼤学⽣」になってみませんか。