Siデータサイエンス教育プログラム
このプログラムは、本学が標榜する「社会知性（Socio-Intelligence）の開発」の一翼を担うものであり、その目的は、近年急速に進みつつあるビッグデータとAI（人工知能）が駆動する情報化社会を生き抜く力を身につけ、社会の諸課題を解決する手段の1つを養うことです。今後、「専修大学が創り育てる知」のあり方の一つとなります。また、本プログラムは、文部科学省「数理?データサイエンス?AI教育プログラム認定制度（リテラシーレベル）※全学部」および「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）※全学部」に認定されています。
※役職は、収録当時のものです
Siデータサイエンス教育プログラムの目的
ビッグデータやAIによって駆動される現代の情報化社会の変化について理解し、基礎的な情報処理?データ分析能力?情報倫理を身に付けることが、このプログラムの第一の目的です。その上で、各学部教育および全学部教育を通して、データサイエンスの知見も駆使できる人材を育成することを目指します。このプログラムは、本学が標榜する「社会知性（Socio-Intelligence）の開発」の一翼を担うものであり、今後、「専修大学が創り育てる知」のあり方の一つとなります。
?データサイエンスとは
情報化が進んだ現代においては、日々の社会活動の中で、ソーシャルメディアでのつぶやきのデータ、人々の位置データ、日々の購買データなど膨大なデータ（ビッグデータ）が集められ、蓄積されていきます。そういったビッグデータから、統計的手法やAIなどを駆使して、これまでは分からなかった有用な知見を引き出すことに成功しつつあり、それによって社会的課題を解決することができるようになってきました。このようなことがデータサイエンスです。
情報化が進んだ現代においては、日々の社会活動の中で、ソーシャルメディアでのつぶやきのデータ、人々の位置データ、日々の購買データなど膨大なデータ（ビッグデータ）が集められ、蓄積されていきます。そういったビッグデータから、統計的手法やAIなどを駆使して、これまでは分からなかった有用な知見を引き出すことに成功しつつあり、それによって社会的課題を解決することができるようになってきました。このようなことがデータサイエンスです。
?データサイエンスを学ぼう
ソーシャルメディアで次になにが話題になりそうかとか、人々の購買データから次に何が売れそうかといった具体的な事例を考えると、ビッグデータの分析がいかに役立つかがイメージしやすいと思います。そういったビッグデータから有用な知見を引き出すには、データ分析や統計学が必要ですが、文系を選んできた皆さんにとって、やや遠い世界のものと考えている人もいるかもしれません。しかし、社会的問題を解決する上で、今や必須の能力になりつつあります。また、ビッグデータは、扱う側だけでなく提供する側だけでもこれまで以上の情報倫理が必要になってきています。皆さんが、将来、どのような仕事に就くにしても、進化したデジタルなどによる生活その他の変革を意味するDX（デジタルトランスフォメーション）の進む未来において、不可欠な能力となるでしょう。
ソーシャルメディアで次になにが話題になりそうかとか、人々の購買データから次に何が売れそうかといった具体的な事例を考えると、ビッグデータの分析がいかに役立つかがイメージしやすいと思います。そういったビッグデータから有用な知見を引き出すには、データ分析や統計学が必要ですが、文系を選んできた皆さんにとって、やや遠い世界のものと考えている人もいるかもしれません。しかし、社会的問題を解決する上で、今や必須の能力になりつつあります。また、ビッグデータは、扱う側だけでなく提供する側だけでもこれまで以上の情報倫理が必要になってきています。皆さんが、将来、どのような仕事に就くにしても、進化したデジタルなどによる生活その他の変革を意味するDX（デジタルトランスフォメーション）の進む未来において、不可欠な能力となるでしょう。
?文系の学問とデータサイエンスの融合
AIの発展に伴い、従来は人だけができるとされてきた知的、感性的な領域も自動化されつつあります。例えば、難しいと考えられてきた囲碁でもAIがプロ棋士を破りました。また、言語といった代表的な文系の分野にも情報処理は及んでおり、リアルタイム翻訳や画像認識なども皆様の身の回りにも浸透しつつあります。こういった領域では、特に文系からのアプローチの重要性が大きくなってきています。文系の学問とデータサイエンスの融合が新しい時代を開きます！それが専修大学の目指すデータサイエンス（Siデータサイエンス）です。
AIの発展に伴い、従来は人だけができるとされてきた知的、感性的な領域も自動化されつつあります。例えば、難しいと考えられてきた囲碁でもAIがプロ棋士を破りました。また、言語といった代表的な文系の分野にも情報処理は及んでおり、リアルタイム翻訳や画像認識なども皆様の身の回りにも浸透しつつあります。こういった領域では、特に文系からのアプローチの重要性が大きくなってきています。文系の学問とデータサイエンスの融合が新しい時代を開きます！それが専修大学の目指すデータサイエンス（Siデータサイエンス）です。
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
| レベル | 対象学生 | |
| 基礎リテラシーレベル | 全学部全学科（2022年度以降入学者） | 学士入学?編入学?再入学?復籍の方はご自身が対象となるか、所属学部の教務課窓口にお問い合わせください |
| 応用基礎レベル | ネットワーク情報学部ネットワーク情報学科（2019年度以降入学者） 全学部全学科（2023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。
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（リテラシーレベル）／（応用基礎レベル）」に認定されました。
※詳細は、リテラシーレベルはこちら、応用基礎レベルはこちらをご覧ください。
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（リテラシーレベル）」申請様式
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（リテラシーレベル）変更届＜足球365比分_365体育投注-直播*官网５(2023)年度＞
?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）申請様式＜ネットワーク情報学部＞
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）申請様式＜全学部＞
実施体制
本プログラムの実施体制を下表に示します。
| 役割 | 委員会等 |
| プログラムの運営責任者 | 専修大学数理?データサイエンス?ＡＩ教育運営委員会 |
| プログラムの改善?進化 | 専修大学数理?データサイエンス?ＡＩ教育運営委員会 |
| プログラムの自己点検?評価 | 専修大学 自己点検?評価委員会 数理?データサイエンス?ＡＩ教育関係自己点検?評価実施委員会 |
開講科目と修了要件
?Siデータサイエンス教育プログラム
詳細については各ページをご覧ください。
修了証と申込方法について
本プログラムの修了者には、世界共通の技術標準規格に沿って発行されるデジタル証明書「オープンバッジ」を発行します。紙の証明書とは異なり、改ざんや偽造が不可能で信頼性が高く、バッジ画像に埋め込まれた「メタデータ」で内容を証明できます。SNSやメールの署名、履歴書などに貼り付けて、修得した能力や知識を証明することで、就職活動や進学などで対外的にアピールできます。
発行（無料）を希望する場合は、こちらをご覧ください。
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生田データサイエンスヒルズ
緑豊かな生田キャンパスを中心に展開されるデータサイエンス研究の拠点づくりを推進