Siデータサイエンス教育プログラム 応用基礎レベル
-
修了認定対象となるSiデータサイエンス教育プログラム受講者
-
応用基礎レベル 全学部全学科（2023年度以降入学者）
※ネットワーク情報学部ネットワーク情報学科は、2019年度以降入学者
各学部?学科で用意している本プログラムに対応する科目を履修し、単位を修得した学生には、本プログラムを修了したことが認められます。
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（応用基礎レベル）」に認定されました。
※詳細はこちらをご覧ください。
- 開講科目と修了要件
-
応用基礎レベルの開講科目（修了要件）
基礎リテラシーレベルの内容をさらに深く?広く展開して学ぶための科目を用意しています。
各学部?学科に定められた科目の単位を修得することで、「Siデータサイエンス教育プログラム（応用基礎レベル）」の修了資格が得られます。
〇必修 ◎選択必修※学部の必修?選択必修とは異なります。学部 学科 科目 単位数 必修?
選択必修修了要件 経済 現代経済 統計学基礎
2 〇 2単位 8単位
情報入門２
2 〇
2単位
特殊講義 （人工知能入門）*1
2 〇
2単位
特殊演習 （データ?AI活用）*1
2 〇
2単位
生活環境経済 経済データ入門演習 2 ◎ 2単位 8単位 現代社会と統計１ 2 ◎ 情報入門２
2 〇 2単位 特殊講義 （人工知能入門）*1
2 〇
2単位
特殊演習 （データ?AI活用）*1
2 〇
2単位
国際経済 データ分析入門 2 ◎ 2単位 8単位 国際経済とデータ分析 2 ◎ 現代社会と統計１ 2 ◎ 情報入門２
2 〇 2単位 特殊講義 （人工知能入門）*1 2
〇
2単位
特殊演習 （データ?AI活用）*1
2
〇
2単位
法 法律
政治
データ分析入門
2 〇 2単位 8単位
情報入門２
2
〇
2単位
特殊講義 （人工知能入門）*1 2
〇
2単位
特殊演習 （データ?AI活用）*1 2
〇
2単位
経営 経営
ビジネスデザイン統計入門 2
〇 2単位 10単位
情報システム入門 2
〇
2単位
プログラミング基礎
2
〇
2単位
特殊講義 （人工知能入門）*1 2
〇
2単位
特殊演習 （データ?AI活用）*1 2
〇
2単位
商
(2024年度以降入学者)マーケティング ビジネス数理基礎Ⅱ
2 〇 2単位 8単位
情報基礎Ⅱ
2 〇 2単位
特殊講義 （人工知能入門）*1 2 ◎ 2単位 情報の科学と技術 2 ◎ 特殊演習 （データ?AI活用）*1 2 ◎ 2単位 データヴィジュアライゼーション 2 ◎ モデルとデータ分析B 2 ◎ 会計 ビジネス数理入門
2 〇 2単位 8単位 情報基礎Ⅱ
2 〇 2単位
特殊講義 （人工知能入門）*1 2 ◎ 2単位 情報の科学と技術 2 ◎ 特殊演習 （データ?AI活用）*1 2 ◎ 2単位 データヴィジュアライゼーション 2 ◎ モデルとデータ分析B 2 ◎ 商
(2023年度入学者)マーケティング ビジネス数理基礎Ⅱ
2 〇 2単位 8単位
情報基礎Ⅱ
2
〇
2単位
特殊講義 （人工知能入門）*1
2
〇
2単位
特殊演習 （データ?AI活用）*1
2
〇
2単位
会計 ビジネス数理入門
2 〇 2単位 8単位
情報基礎Ⅱ
2
〇
2単位
特殊講義 （人工知能入門）*1
2
〇
2単位
特殊演習 （データ?AI活用）*1
2
〇
2単位
文 日本文学文化
英語英米文
哲
歴史
環境地理
ジャーナリズムデータ分析入門
2 〇 2単位 8単位
情報入門２
2
〇
2単位
特殊講義 （人工知能入門）*1
2
〇
2単位
特殊演習 （データ?AI活用）*1
2
〇
2単位
ネットワーク情報 ネットワーク情報 情報分析基礎 2 〇 2単位
以上12単位
数理リテラシー 2 △ 基礎解析 2 △ 線形代数 2 △ データ解析１ 2 △ プログラミングと数理 2 ◎ 2単位
以上基礎演習S 4
◎ 特殊講義（人工知能入門）*1 2 〇 2単位 応用演習（データサイエンス） 4
◎ 2単位
以上データサイエンス演習１ 2 ◎ データサイエンス演習２ 2 ◎ 特殊演習 （データ?AI活用）*1 2 ◎ 人間科 心理
社会数理科学３a
2 〇 2単位 8単位
情報入門２
2
〇
2単位
特殊講義 （人工知能入門）*1
2
〇
2単位
特殊演習 （データ?AI活用）*1
2
〇
2単位
国際
コミュニケーション日本語 日本語情報処理１
2 〇 2単位 8単位
日本語情報処理２
2
〇
2単位
特殊講義 （人工知能入�