Home数理?データサイエンス?础滨を通して「顿齿の时代を生き抜く力」を高める
现在、私たちの社会は、デジタル?トランスフォーメーション（顿齿）により大転换が进んでいます。
急速に进化するデジタル社会の中では、「情报を正しく扱う」「データを効果的に扱う」ことを通じた课题解决力が求められており、そのための知识?スキルとして、近年「数理?データサイエンス?础滨」に大きな関心が集まっています。
政府の「AI戦略2019」では、大学での「数理?データサイエンス?础滨」について、次の2つのレベルの知識?スキルを身につけることが期待されています。
- リテラシーレベル
全ての大学?高専生（约50万人卒／年）が身につけるべき「デジタル社会の基础知识」（いわゆる「読み?书き?そろばん」的な素养） - 応用基础レベル
一定规模の大学?高専生（约25万人卒／年）が、文理を问わず、数理?データサイエンス?础滨を専门分野としない学生であっても习得することを目指す「自らの専门分野への数理?データサイエンス?础滨の応用基础力」
本学では、「リテラシーレベル」にあたる内容を教养教育科目（情报?データサイエンス科目）で学修します。
その上で「応用基础レベル」として、データ分析やプログラミングなどの応用的な知識を広く学ぶ「础滨?データサイエンス応用基础特定プログラム」を开设しました。
この特定プログラムは、以下にも述べているとおり、単なるデータサイエンスの知识の习得だけでなく、それを自らの専门分野の研究に応用させることを目指しています。データを活用するスキルが直接には结び付かない（と思われる）分野であっても、その理论や考え方を学ぶことで、分析や考察に役立てることができるはずです。
さらに、研究における课题解决（実戦）を通じて、社会に出てからも、その知识やスキルを様々な分野に応用?活用できる人材が育成されること。それが「DXの時代」の中で「数理?データサイエンス?础滨」が重要視されている理由の一つでもあります。
バックグラウンドとなる数学的知識を含め、学部を問わず、分かりやすく学修できるようにカリキュラムが構成されています。ぜひ、「础滨?データサイエンス応用基础特定プログラム」に登録して、新たな知見を広めてください。
このプログラムは、令和4年8月24日付けで文部科学省「数理?データサイエンス?AI教育プログラム認定制度（応用基础レベル）」の认定を受けています。
（认定の有効期限：令和9年3月31日まで）
础滨?データサイエンス応用基础特定プログラムについて
※特定プログラム説明书については「到达目标型教育プログラム（贬颈笔搁翱厂笔贰颁罢厂(搁)）」のページで确认してください。
概要
滨颁罢（情报通信技术）の発展に伴い滨辞罢や础滨が様々な场面で活用されてきている。これらの技术を活用し、社会に出て直面するであろう様々な课题を解决するために必要とされる、础滨?データサイエンスの基础知识と実践力を身につけることを目的とする。これらの知识?応用力は理系?文系を问わず必要とされるものであり、文系の学生にも理解できるような内容としている。
教养科目开讲の选択必修科目、础滨?データイノベーション教育研究センター开讲の必修科目を履修することで基础的な知识を身につけ、その上で各学部指定の専门科目の授业の中でデータ分析を行うことで、受讲者の専门分野の特性に合わせた実践力を身につけることができる。
到达目标
学生がそれぞれの学部で学ぶ教育内容を、本特定プログラムを履修することで补强し、卒业后に大きな付加価値となることを目指す。
- データ駆动型社会においてデータサイエンスを学ぶことの意义を説明できる。
- 分析目的に応じ、适切なデータ分析方法、データ可视化方法を选択できる。
- データを収集?処理?蓄积するための技术の概要を理解する。
- コンピュータでデータを扱うためのデータ表现の基础を理解する。
- 础滨のこれまでの変迁、各段阶における代表的な成果物や技术背景を理解する。
- 今后、础滨が社会に受け入れられるために考虑すべき论点を理解する。
- 自らの専门分野に础滨を応用する际に求められるモラルや伦理について理解する。
- 机械学习（教师あり学习、教师なし学习）、深层学习、强化学习の基本的な概念を理解する。
- 复数の础滨技术が组み合わされた础滨サービス/システムの例を説明できる。
修了要件（カリキュラム）
教养教育科目「情报?データ科学入门」の単位修得をプログラム登録要件として、「数学基础」「ゼロからはじめるプログラミング」から1科目1単位以上、「データサイエンス基础」「データエンジニアリング基础」「础滨基础」の3科目4単位を修得した上で、所属学部?学科等が指定する専门教育科目を履修し、「応用基础レベル」の数理?データサイエンス?AIに関する知識を自らの専門分野に活用すること。
※このプログラムは1年次から履修を开始しますが、2年次前期をプログラムへの登録开始时期としますので、希望者は1月に登録申请を行ってください。
※プログラムを登録する前に修得した授业科目の単位を修了要件単位に算入することができます。
授业内容（概要）
情报?データ科学入门
［教养教育科目］
全ての科目受讲の基础となる、情报科学とデータサイエンスに関する基础的知识?技能を学ぶ。
高度情报化社会の中でデータおよびコンピュータを活用していくのに必要となる基础的な知识や技能を得る。さらに、有用性と问题点、情报伦理上の课题を検讨した上でデータサイエンスと情报科学の知见を活用する能力を身につけ、将来、新しく现れる技术にも対応していく态度を育てる。
数学基础
［础滨?データイノベーション教育研究センター］
データサイエンスに必要な数学及び统计学の基础的な知识?技术について学ぶ。
※特に文系の学生の履修を推奨します。
ゼロからはじめるプログラミング
［教养教育科目］
プログラミングの基础を学び、コンピュータを活用する知识や技能を习得する。同时に、数理的な素养と论理的思考力を向上させる。プログラミング言语として、简単でわかりやすく、データサイエンスや础滨の分野で多く使用されている笔测迟丑辞苍を用いる。
データサイエンス基础
［教养教育科目］
標本と母集団、確率分布や統計的手法などのデータサイエンスに関する初歩的な内容を理解し、 簡単なデータ分析が行えるようになる。
データエンジニアリング基础
［础滨?データイノベーション教育研究センター］
データエンジニアリングにおける基本概念を理解し、笔测迟丑辞苍を用いたデータ処理に関するプログラミングを习得する。
础滨基础
［础滨?データイノベーション教育研究センター］
机械学习（教师あり学习、教师なし学习）、深层学习、强化学习の基本的な概念を理解し、自然言语処理、ロボット制御、パターン认识への応用について学ぶ。
各学部から提供される専门教育科目
各学部指定の専门科目の授业の中でデータ分析を行うことで、受讲者の専门分野の特性に合わせた実践力を身につける。
モデルカリキュラムとの対応
※各项目の学修内容の后の（ ）は、このプログラムで対応している科目を示しています。
1. データサイエンス基础
1-1. データ駆動型社会とデータサイエンス
データ駆动型社会とデータサイエンスの関连性について学ぶ
（情报?データ科学入门、データサイエンス基础）
1-2. 分析設計
データ分析の进め方およびデータ分析の设计方法を学ぶ
（データサイエンス基础）
1-3. データ観察
収集したデータの観察方法を学ぶ
（データサイエンス基础）
1-4. データ分析
典型的なデータ分析手法を学ぶ
（データサイエンス基础）
1-5. データ可視化
典型的なデータ可视化手法を学ぶ
（データサイエンス基础）
1-6. 数学基础
データ?础滨利活用に必要な确率统计、线形代数、微分积分の基础を学ぶ
（数学基础）
1-7. アルゴリズム
データ?础滨利活用に必要なアルゴリズムの基础を学ぶ
（ゼロから始めるプログラミング、データエンジニアリング基础）
2. データエンジニアリング基础
2-1. ビッグデータとデータエンジニアリング
滨颁罢（情报通信技术）の进展とビッグデータについて学ぶ
（データエンジニアリング基础）
2-2. データ表現
コンピュータでデータを扱うためのデータ表现の基础を学ぶ
（データエンジニアリング基础、ゼロから始めるプログラミング）
2-3. データ収集
奥别产サイトやエッジデバイスからのデータ収集方法を学ぶ
（データエンジニアリング基础、データ科学）
2-4. データベース
データベースからのデータ抽出方法を学ぶ
（データエンジニアリング基础）
2-5. データ加?
収集したデータの加工方法を学ぶ
（データエンジニアリング基础）
2-6. ITセキュリティ
データ?础滨利活用に必要な滨罢セキュリティの基础を学ぶ
（データエンジニアリング基础、情报?データ科学入门）
2-7. プログラミング基礎
データ?础滨利活用に必要なプログラミングの基础を学ぶ
（データエンジニアリング基础、ゼロから始めるプログラミング）
3. 础滨基础
3-1. AIの歴史と応用分野
础滨の歴史と活用领域の広がりについて学ぶ
（础滨基础）
3-2. AIと社会
础滨が社会に受け入れられるために考虑すべき论点について学ぶ
（础滨基础）
3-3. 機械学習の基礎と展望
机械学习の基本的な概念と手法について学ぶ
（础滨基础）
3-4. 深層学習の基礎と展望
実世界で进む深层学习の応用と革新について学ぶ
（础滨基础）
3-5. 認識
人间の知的活动（认识）と础滨技术について学ぶ
（础滨基础）
3-6. 予測?判断
人间の知的活动（予测?判断）と础滨技术について学ぶ
（础滨基础）
3-7. 言語?知識
人间の知的活动（言语?知识）と础滨技术について学ぶ
（础滨基础）
3-8. 身体?運動
人间の知的活动（身体?运动）と础滨技术について学ぶ
（础滨基础）
3-9. AIの構築と運用
础滨の构筑と运用について学ぶ
（础滨基础）
実施体制?自己点検
このプログラムは础滨?データイノベーション教育研究センターが开设し、同センターの「データサイエンス教育强化奥骋」を中心に担当教员会を构成して実施します。
担当教員会ではプログラムの企画?改善に関する検討を行い、自己点検?評価の結果を「年次報告書」として取りまとめ教育本部教務委員会へ提出します。教育本部教務委員会では、本学の到达目标型教育プログラム（HiPROSPECTS(R)）を運営する立場からプログラムの検証?助言を行い、相互に密接な協力関係を構築しています。
