Siデータサイエンス教育プログラム 応用基礎レベル



修了認定対象となるSiデータサイエンス教育プログラム受講者
応用基礎レベル    全学部全学科(2023年度以降入学者)
           ※ネットワーク情報学部ネットワーク情報学科は、2019年度以降入学者

各学部?学科で用意している本プログラムに対応する科目を履修し、単位を修得した学生には、本プログラムを修了したことが認められます。
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文部科学省「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)」に認定されました。
※詳細はこちらをご覧ください。
開講科目と修了要件
応用基礎レベルの開講科目(修了要件) 
基礎リテラシーレベルの内容をさらに深く?広く展開して学ぶための科目を用意しています。
各学部?学科に定められた科目の単位を修得することで、「Siデータサイエンス教育プログラム(応用基礎レベル)」の修了資格が得られます。
〇必修 ◎選択必修
※学部の必修?選択必修とは異なります。
学部 学科 科目 単位数 必修?
選択必修
修了要件
経済 現代経済 統計学基礎
2 2単位 8単位
情報入門2
2
2単位
特殊講義 (人工知能入門)*1
2
2単位
特殊演習 (データ?AI活用)*1
2
2単位
生活環境経済 経済データ入門演習 2 2単位 8単位
現代社会と統計1 2
情報入門2
2 2単位
特殊講義 (人工知能入門)*1
2
2単位
特殊演習 (データ?AI活用)*1
2
2単位
国際経済 データ分析入門 2 2単位 8単位
国際経済とデータ分析 2
現代社会と統計1 2
情報入門2
2 2単位
特殊講義 (人工知能入門)*1 2

2単位
特殊演習 (データ?AI活用)*1
2

2単位
法律
政治
データ分析入門
2 2単位 8単位
情報入門2
2

2単位
特殊講義 (人工知能入門)*1 2

2単位
特殊演習 (データ?AI活用)*1 2

2単位
経営 経営
ビジネスデザイン
統計入門 2
2単位 10単位
情報システム入門 2

2単位
プログラミング基礎
2

2単位
特殊講義 (人工知能入門)*1 2

2単位
特殊演習 (データ?AI活用)*1 2

2単位

(2024年度以降入学者)
マーケティング ビジネス数理基礎Ⅱ
2 2単位 8単位
情報基礎Ⅱ
2 2単位
特殊講義 (人工知能入門)*1 2 2単位
情報の科学と技術 2
特殊演習 (データ?AI活用)*1 2 2単位
データヴィジュアライゼーション 2
モデルとデータ分析B 2
会計 ビジネス数理入門
2 2単位 8単位
情報基礎Ⅱ
2 2単位
特殊講義 (人工知能入門)*1 2 2単位
情報の科学と技術 2
特殊演習 (データ?AI活用)*1 2 2単位
データヴィジュアライゼーション 2
モデルとデータ分析B 2

(2023年度入学者)
マーケティング ビジネス数理基礎Ⅱ
2 2単位 8単位
情報基礎Ⅱ
2

2単位
特殊講義 (人工知能入門)*1
2

2単位
特殊演習 (データ?AI活用)*1
2

2単位
会計 ビジネス数理入門
2 2単位 8単位
情報基礎Ⅱ
2

2単位
特殊講義 (人工知能入門)*1
2

2単位
特殊演習 (データ?AI活用)*1
2

2単位
日本文学文化
英語英米文

歴史
環境地理
ジャーナリズム
データ分析入門
2 2単位 8単位
情報入門2
2

2単位
特殊講義 (人工知能入門)*1
2

2単位
特殊演習 (データ?AI活用)*1
2

2単位
ネットワーク情報 ネットワーク情報 情報分析基礎 2 2単位
以上
12単位
数理リテラシー 2
基礎解析 2
線形代数 2
データ解析1 2
プログラミングと数理 2 2単位
以上
基礎演習S 4
特殊講義(人工知能入門)*1 2 2単位
応用演習(データサイエンス) 4
2単位
以上
データサイエンス演習1 2
データサイエンス演習2 2
特殊演習 (データ?AI活用)*1 2
人間科 心理
社会
数理科学3a
2 2単位 8単位
情報入門2
2

2単位
特殊講義 (人工知能入門)*1
2

2単位
特殊演習 (データ?AI活用)*1
2

2単位
国際
コミュニケーション
日本語 日本語情報処理1
2 2単位 8単位
日本語情報処理2
2

2単位
特殊講義 (人工知能入門)*1
2

2単位
特殊演習 (データ?AI活用)*1
2

2単位
異文化
コミュニケーション
データ分析入門
2単位 8単位
情報入門2

2単位
特殊講義 (人工知能入門)*1


2単位
特殊演習 (データ?AI活用)*1


2単位
*1 ネットワーク情報学部専門科目(学部間相互履修制度により履修可能)
※ シラバスはこちらをご覧ください