データサイエンス・コア科目
「データサイエンス・コア」に関しては、4つのレベルを設定し、それぞれ以下の概要、到達目標を掲げています。
シラバスは
コチラよりご確認いただけます。
- 入門レベル「データサイエンス入門」（講義）
- 概要
データやAIが、経済社会の幅広い様々な領域において多角的に活用されつつあります。
まず、デジタルエコノミーの様々な事項・分野を、関連キーワードの意味や制度などの面から幅広く学びます。
その後、データサイエンスの諸分野の概要を学びます。現場でのデータ収集・作成、集計、分析、政策への応用などについても理解できます。
なおITパスポート試験への準備の一部ともなります。
- 身につく力
①デジタルエコノミーについて理解している
②データの種類と作成・入手法を理解している
③回帰分析、散布図について理解している
④統計的推定・検定について理解している
⑤AI、深層学習について理解している
- 初級レベル「データサイエンス演習Ⅰ」（演習）
- 概要
EXCELを実際に操作することにより、①データの読解（代表値やばらつきなど）、②データの説明（グラフによる可視化など）、③データの操作（集計など）を学びます。
一例として、扱うデータは集計済みのオープン経済統計データと集計前の各種生データです。
高校などで学ぶEXCELでは数行×数列程度の小さなモデルデータが対象ですが、この演習では実務で使用する膨大かつ複雑なデータを扱います。
また、現場で行われているデータ収集・作成、集計、分析に近いものとなります。なお、MOS試験EXCELエキスパートに向けた準備ともなります。
- 身につく力
①EXCELを使って個別データを集計することができる
②EXCELを使って統計学的数値や図表を作成することができる
③アンケートの調査票を作ることができる
④EXCELを使って散布図の作成や回帰分析を行うことができる
- 上級レベル「データサイエンス演習ⅡA、ⅡB、ⅡC」
- 概要
PC教室での実習形式によるプログラミング入門です。卒業後、遭遇する機会が増えると考えられるプログラミング言語Pythonを学びます。
「データサイエンス入門」および「データサイエンス演習Ⅰ」で学んだ知識を用い、データ分析のためのPythonプログラムを実際に自分で作成します。
EXCELでは扱うのが困難な数万以上の大規模データは実務でよく遭遇しますが、Pythonであれば実質数行のプログラムで処理することも多くの場合で可能です。
数学が不得意でもプログラミングは十分可能です。なお、ⅡA、ⅡB、ⅡCは、担当教員や開講学期などが異なります。
- 身につく力
①Pythonの関数、制御構文、データ型などを理解し、基本的なプログラミングができる
②Pythonを使って大規模データの集計・加工ができる
③Pythonを使ってグラフを作成できる
④Pythonを使って回帰分析など簡単な統計分析ができる
- 発展レベル「データサイエンス演習Ⅲ」
- 概要
売上や顧客台帳など実際のビジネスデータをプログラミング言語Pythonにより、PC教室での実習を通して分析します。
また、ディープラーニングによる画像解析や自然言語処理も実習します。
- 身につく力
①売上や顧客台帳など実際の大規模ビジネスデータをPythonで分析することができ、企業等に就職してからの実務で使うことができる
②ディープラーニングによる初歩的な画像解析や自然言語処理をPythonを使って行うことができる
プログラム修了要件
データサイエンス副専攻プログラム（入門・初級）
プログラムを構成する授業科目から以下の合計3単位を修得することが要件です。
- データサイエンス入門 2単位
- データサイエンス演習Ⅰ 1単位
2021年に開講した上記2科目は、全学共通教育センター開講の一般教養科目として、全学生が履修することが可能です。
＜身につく能力＞
データやAIが幅広い様々な領域の経済社会で活用されていることを、具体的に理解することができる。
Excelによる実習を通じて、初級レベルのデータサイエンス能力・データリテラシーを取得できる。
データサイエンス副専攻プログラム
データサイエンス・コア科目の5単位を修得し、数学や統計学を含む「数理系科目群」から2単位以上、社会学や経済学等を取り扱う「社会科学科目群」から4単位以上を修得することが要件です。
3つの科目群の具体的な科目については以下の一覧より確認ください。
実施体制
本プログラムは全学共通教育センター数理データサイエンスセクションのもとで運営します。数理データサイエンス自己点検・評価委員会が、本プログラムの自己点検・評価を担当します。
