01. プログラム概要
本プログラムは、データからストーリーを紡ぐ「データ思考」を涵養した上で、より良い社会を構築し、データサイエンス研究を牽引する人材を育成することを目的としています。
プログラムに参加する学生は、データ思考の涵養において、統計学や情報科学の技能のみに重点を置くことなく、データサイエンス人材としての姿勢を常に検討・更新することを心がけながら、人間や社会に対する興味や関心を持ち続け、各分野の課題をデータから数理的・分析的に考える基礎的能力を修得してください。
また、様々な人々と協同して課題解決を図る態度・志向性を有し、社会に貢献することへの高い意識を有するデータサイエンス人材となれるよう意識をもって学修しましょう。
プログラムに参加する学生は、データ思考の涵養において、統計学や情報科学の技能のみに重点を置くことなく、データサイエンス人材としての姿勢を常に検討・更新することを心がけながら、人間や社会に対する興味や関心を持ち続け、各分野の課題をデータから数理的・分析的に考える基礎的能力を修得してください。
また、様々な人々と協同して課題解決を図る態度・志向性を有し、社会に貢献することへの高い意識を有するデータサイエンス人材となれるよう意識をもって学修しましょう。
02. プログラムで身に着けることのできる能力
本プログラムの学修成果として修了学生は『データ思考を涵養し、応用基礎からエキスパートへの橋渡しとなるDS人材としての素養』を身につけることが期待されます。
具体的には、「知識・理解」、「技能」、「態度・志向性」において次の事柄が該当します。
<知識・理解>
・現実の課題をデータとの関係性からとらえる能力、またはものごとの裏に潜む数理的な法則・関係を見抜く能力を獲得する。
・基礎から応用にわたる医療、経済社会、情報等に関するDSにかかる課題を俯瞰し、これらの応用分野に適用できる課題発見・課題解決を有する。
<技能>
・各応用分野における課題を追究するための計画立案及び課題解決の手法を修得している。特に、統計学とアルゴリズムを基礎としたコンピュータサイエンス、データ解析に習熟し、適切な課題解決策を考案することができる。
・豊かな表現力で,国内外の様々な分野の人々と円滑にコミュニケーションを図ることができる。
<態度・志向性>
・常に人間や社会に対する興味や関心を持ち続け、各分野の課題をデータから数理的・分析的に考える基礎的能力を持ち、また、様々な人々と協同して課題解決を図る態度・志向性を有し、社会に貢献することへの高い意識を有している。
・総合的な知性と教養に基づいて国際社会、地域社会に貢献を図る旺盛なチャレンジ精神を持ち、より良い社会の実現に向け努力する姿勢を身につけている。
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19科目(38単位)を全て修得
②【選択必修科目】指定の4科目(8単位)のうち、1科目以上(2単位以上)を修得
①【必修科目】指定の19科目(38単位)を全て修得
②【選択必修科目】指定の4科目(8単位)のうち、1科目以上(2単位以上)を修得
04. 実施体制
プログラムの運営責任者 | データサイエンス学部長 |
プログラムを改善進化させるための体制 | データサイエンス学部教授会 |
プログラムの自己点検評価を行う体制 | 高等教育推進センター |
05. プログラム科目一覧
科目名 | 単位 | 必修 | 選択 | 備考 |
線形代数学I | 2 | ○ | DS学部必修科目 | |
微積分学I | 2 | ○ | DS学部必修科目 | |
統計の数理I | 2 | ○ | DS学部必修科目 | |
アルゴリズム論 | 2 | ○ | ||
非構造化データ | 2 | ○ | ||
計算機数理 | 2 | ○ | ||
プログラミング演習I | 2 | ○ | DS学部必修科目 | |
総合講義(データサイエンス入門) | 2 | ○ | DS学部必修科目 | |
データ解析演習I | 2 | ○ | DS学部必修科目 | |
データ可視化法 | 2 | ○ | ||
ビッグデータ解析 | 2 | ○ | ||
情報倫理 | 2 | ○ | DS学部必修科目 | |
機械学習 | 2 | ○ | ||
プログラミング演習II | 2 | ○ | ||
専門領域演習II | 2 | ○ | DS学部必修科目 | |
線形代数学II | 2 | ○ | DS学部必修科目 | |
微積分学II | 2 | ○ | DS学部必修科目 | |
集合・位相 | 2 | ○ | DS学部必修科目 | |
データ解析演習II | 2 | ○ | ||
最適化理論 | 2 | ○ | 選択科目4科目のうち 1科目以上修得 |
|
データマイニング | 2 | ○ | ||
多変量データ解析 | 2 | ○ | ||
応用統計学I | 2 | ○ |