データサイエンス教育プログラム

学部・研究科横断型プログラム「データサイエンス教育プログラム」

近年の大きな流れとして、ビックデータから価値ある情報を引き出し、様々な意思決定の局面において、データに基づいて合理的な判断を行うことを可能とするデータサイエンスに大きな期待が寄せられます。そのような社会的なニーズを背景にデータサイエンスに係る知識・技術を修得できるデータサイエンス教育プログラムを導入しました。

データサイエンス教育プログラムとは、理学系・工学系・数学系・薬学系・経営学系など幅広い研究領域を持つ本学の特長を活かし、在籍するキャンパス、学部学科・研究科専攻に関わらず、数学系、情報系等のデータサイエンスに関する科目を履修することを可能とした「学部・研究科横断型プログラム」であり、学部生対象の[基礎]、大学院生対象の[専門]の2種から構成されます。

データサイエンス教育プログラム[基礎](学部生対象)

データサイエンスに関する基礎知識やリテラシーを学修する教育プログラムです。本プログラムに関する科目の単位取得により、修了要件を満たした場合には、本学オリジナルの「データサイエンス認証書[基礎](Data Science Certificate[Basic])を授与します。

データサイエンス教育プログラム[基礎](学部生対象)

〇データサイエンス教育プログラム[基礎]の修了要件
5つの各分野[①数学、②統計学、③情報学、④データサイエンス、⑤その他(学科特有のデータを扱う授業)]からそれぞれ4単位をB評価以上の成績で合格(合計20単位)すること。

分野 定義
①数学 微分積分と線形代数に関する内容を含む科目を配置する分野
②統計学 統計学に関する内容を含む科目を配置する分野
③情報学 プログラミング言語を一種類以上学修できる科目を配置する分野
④データサイエンス ITを利用してデータ解析を学修できる科目を配置する分野
⑤その他
(学科特有のデータを扱う授業)
学科特有の「データの扱い方を学修できる」科目を配置する分野

データサイエンス教育プログラム[専門](大学院生対象)

データサイエンスに関する専門的な知識・技術を学修することができる教育プログラムです。本プログラムは各キャンパスの特色を活かしたコース制としており、コースに配置されている科目の単位取得により、修了要件を満たした場合には、本学オリジナルの「データサイエンス認証書[専門](Data Science Certificate[Applied])を授与します。

データサイエンス教育プログラム[専門](大学院生対象)

〇データサイエンス教育プログラム[専門]の修了要件
コースごとに設定する科目からで8単位(実データを扱う科目(1科目以上)の単位取得必須)をB評価以上の成績で合格すること。

[コース]
・神楽坂キャンパス 数理コース、ビジネスコース
・野田キャンパス 人工知能コース、医薬コース
・葛飾キャンパス 機械学習コース、医療統計コース、インフォマティクスコース

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