修了要件とプログラムの詳細(2022年度以降)

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履修方法

このプログラムを履修するために特別な手続きは不要です。通常どおりの履修登録をしてください。

修了要件

必修2単位以上
・情報基礎(1単位)/データサイエンス基礎学(1単位)

必修 科目名 単位 対象年次
必修 情報基礎 1単位 1年次
データサイエンス基礎学 1単位 1年次

モデルカリキュラムとの対応

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 データサイエンス基礎学
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 データサイエンス基礎学
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 データサイエンス基礎学
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 データサイエンス基礎学
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 データサイエンス基礎学
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 データサイエンス基礎学
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 データサイエンス基礎学
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 データサイエンス基礎学
2-3. データを扱う データを扱うための力を養う データサイエンス基礎学
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 データサイエンス基礎学
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 データサイエンス基礎学
情報基礎

プログラムに含まれている要素

プログラム要素