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必修3単位以上
・情報基礎(1単位)/データサイエンス入門A(1単位)/データサイエンス概論A(1単位)
| 必修 | 科目名 | 単位 | 対象年次 | シラバス | 参考 |
|---|---|---|---|---|---|
| 必修 | 情報基礎 | 1単位 | 1年次 | 2022年シラバス | |
| データサイエンス入門A | 1単位 | 1年次 | 2022年シラバス | 2018年度から開講 | |
| データサイエンス概論A | 1単位 | 1-3年次 | 2022年シラバス | 2018年度から開講 |
| モデルカリキュラム | 学修内容 | 実施科目 |
|---|---|---|
| 1.社会におけるデータ・AI利活用 | ||
| 1-1. 社会で起きている変化 | 社会で起きている変化を知り、数理・データサイエンス・AIを学ぶことの意義を理解するAIを活用した新しいビジネス/サービスを知る | データサイエンス入門A |
| 1-2. 社会で活用されているデータ | どんなデータが集められ、どう活用されているかを知る | データサイエンス入門A |
| 1-3. データ・AIの活用領域 | さまざまな領域でデータ・AIが活用されていることを知る | データサイエンス入門A |
| 1-4. データ・AI利活用のための技術 | データ・AIを活用するために使われている技術の概要を知る | データサイエンス入門A |
| 1-5. データ・AI利活用の現場 | データ・AIを活用することによって、どのような価値が生まれているかを知る | データサイエンス入門A |
| 1-6. データ・AI利活用の最新動向 | データ・AI利活用における最新動向（ビジネスモデル、テクノロジー）を知る | データサイエンス入門A |
| 2.データリテラシー | ||
| 2-1. データを読む | データを適切に読み解く力を養う | データサイエンス入門A データサイエンス概論A |
| 2-2. データを説明する | データを適切に説明する力を養う | データサイエンス入門A データサイエンス概論A |
| 2-3. データを扱う | データを扱うための力を養う | データサイエンス入門A データサイエンス概論A |
| 3.データ・AI利活用における留意事項 | ||
| 3-1.データ・AIを扱う上での留意事項 | データ・AIを利活用する上で知っておくべきこと | データサイエンス入門A 情報基礎 |
| 3-2.データを守る上での留意事項 | データを守る上で知っておくべきこと | データサイエンス入門A 情報基礎 |
