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文系大學生向けの
データサイエンス?STEM教育

データサイエンス副専攻とは

データサイエンス副専攻は、近年多くの産業分野で重要な役割を果たしているデータサイエンスに関する知識を體系立てて學べるようにデザインされた副専攻です。全學部の學生が履修できます。

?所定の科目群から20単位以上を修得した學生には、卒業時に修了書を授與します。

カリキュラム

データサイエンス副専攻の科目群は、高校の復習も兼ねた數學や統計學、背景となる自然科學、情報倫理を學ぶ科目から始まります。

中核科目である「データサイエンス入門」では、プログラミング言語 Python を使ってデータ分析プログラミングの基礎を學習し、IoT(モノのインターネット)などで得られた実データを使って回帰分析、クラスタリングなどの従來手法から機械學習、深層學習(ディープラーニング)などの最新手法までを學習します。

さらに「データサイエンス応用プロジェクトⅠ?Ⅱ」では、人工知能(AI)やバーチャルリアリティ(VR)を題材としたプロジェクト型演習を実施します。これらのSTEM教育を通じて、文系の學生がデータサイエンスをビジネスから環境問題にまで応用するための基礎力を養います。

【1年次】高校の復習を兼ねた數學や統計學などを學びます
【2年次】プログラミング言語Pythonを使用してデータ分析を実習します
【3?4年次】人工知能(AI)やバーチャルリアリティ(VR)を題材とした少人數グループによるプロジェクト型演習を実施します。

《Pick Up》データサイエンス応用プロジェクトⅠ?Ⅱ

少人數のグループで、バーチャルリアリティによる多次元データの可視化や人工知能(AI)によるドローン制御のプログラミングをテーマとしたプロジェクト型演習を実施します。各グループでバーチャルリアリティ、ドローンで何をやりたいかを自分たちで構想し、グループごとに異なるバーチャルリアリティコンテンツ、ドローン制御プログラムを作成します。

目指す人材像

データサイエンス副専攻では、文理融合的な視點でデータを統計的に分析できるだけでなく、課題を分析し人工知能(AI)などの手法を用いて課題解決へと結びつけられる人材を育成します。このため、統計學やプログラミングの基礎學習だけでなく、少人數グループによるプロジェクト型演習を通じた課題分析力?課題解決力の養成を重視したカリキュラムを採用しています。

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