01. プログラム概要
デジタル化が不可逆的に進み、社会・産業の転換が⼤きく進む中で、数理・データサイエンス・AIの基礎的素養は「現代のリテラシー」と言われ、大学生が備える基礎的な知識・技能であると言われています。
本プログラムは、ADEPTプログラム(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)」認定)で身に付けた、数理・データサイエンス・AIの基礎的素養と経営学や経済学とをつなぐ「橋渡し教育」として位置づけられます。
本プログラムの目的は、① ADEPTプログラムの教育を補完的・発展的に学び、データから意味を抽出し、現場にフィードバックする能力やAIを活用し課題解決につなげる基礎能力を修得すること、②自らの専門分野に数理・データサイエンス・AIを応用するための大局的な視点を獲得することにあります。
本プログラムは、ADEPTプログラム(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)」認定)で身に付けた、数理・データサイエンス・AIの基礎的素養と経営学や経済学とをつなぐ「橋渡し教育」として位置づけられます。
本プログラムの目的は、① ADEPTプログラムの教育を補完的・発展的に学び、データから意味を抽出し、現場にフィードバックする能力やAIを活用し課題解決につなげる基礎能力を修得すること、②自らの専門分野に数理・データサイエンス・AIを応用するための大局的な視点を獲得することにあります。
02. プログラムで身に着けることのできる能力
・自らの専門分野への数理・データサイエンス・AIの応用基礎力
・社会に出て、数理・データサイエンス・AIを活用し、様々な課題を解決できる能力
・社会に出て、数理・データサイエンス・AIを活用し、様々な課題を解決できる能力
03. プログラム修了要件
下記の修了要件①と②をすべて満たした場合に「修了」とする。
①〔必修科目〕指定の2科目(4単位)を全て修得すること。
②〔選択必修科目〕指定科目のうち、3科目以上(6単位以上)を修得すること。
①〔必修科目〕指定の2科目(4単位)を全て修得すること。
②〔選択必修科目〕指定科目のうち、3科目以上(6単位以上)を修得すること。
04. 実施体制
プログラムの運営責任者 | 国際商学部長 |
プログラムを改善進化させるための体制 | データサイエンス人材育成 プログラム (国際商学部)管理部会 |
プログラムの自己点検評価を行う体制 | 国際商学部教授会 |
05. プログラム科目一覧
区分 | 要件 | 科目名 | 科目種別 |
基盤科目 | 必修 (2科目4単位) |
総合講義(データサイエンス入門) | 共通教養科目 |
経済統計Ⅰ | 専門科目 | ||
展開科目 | 選択必修 (3科目6単位以上) |
DSリテラシー | 共通教養科目 |
ビジネス統計Ⅰ | |||
ビジネス統計Ⅱ | |||
経済統計Ⅱ | 専門科目 | ||
経済数学 | |||
計量経済学Ⅰ | |||
計量経済学Ⅱ | |||
経営情報論 | |||
サービス・ビジネス論Ⅰ | |||
サービス・ビジネス論Ⅱ | |||
文理融合型実習A | |||
特講(経済とデータサイエンス) |