データサイエンス・AI教育プログラム - 学部・大学院

印刷ページ表示更新日：2026年2月1日更新

数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度に関する本学の取り組み

公益学部では、学生が数理・データサイエンス・AI教育プログラムに関する知識および技術について体系的に学ぶことができるよう、「データサイエンス・AI教育プログラム」を実施しています。

必修科目（3科目6単位）
「データリテラシー」「基礎プログラミング1」「基礎プログラミング2」
選択必修科目（3科目4単位）
「AIと社会」「セキュリティ論」「日経講座：デジタル社会論」
選択科目（16科目16単位）
「数学a」「数学b」「統計学a」「統計学b」
「データサイエンス入門b」「数値情報処理b」「画像情報処理」
「データ分析手法b」「経営工学a」「経営工学b」
「データベース論」「データベース演習」「データ構造とアルゴリズム」
「応用プログラミング」「機械学習入門a」「機械学習入門b」

データサイエンスやAIに関する基礎的な知識と技術、およびその知識や技術を他の科目の学修で応用する能力

必修科目6単位を含めて8単位以上修得すること

下記をクリックするとプログラムの授業内容等が表示されます。

メディア情報コース教員を中心とした科目担当教員がプログラムを運営し、教育推進センターにおいて、学生による授業評価アンケートの結果などを元にプログラムの改善・進化を図ります。

下記をクリックすると自己点検・評価体制における意見等が表示されます。

　本プログラムは、文部科学省令和4年度「数理・データサイエンス・AI教育プログラム」のリテラシーレベルに認定されました（認定期限：令和9年3月31日まで）

必修科目（2科目4単位）
「基礎プログラミング1」「基礎プログラミング2」
選択必修科目（3科目4単位）
「AIと社会」「セキュリティ論」「日経講座：デジタル社会論」
選択科目（20科目20単位）
「数学a」「数学b」「統計学a」
「データサイエンス入門a」「データサイエンス入門b」
「マルチメディア論」「数値情報処理a」「数値情報処理b」
「データベース演習」「データ構造とアルゴリズム」
「応用数学a」「応用数学b」「応用数学c」「応用数学d」
「統計モデリングa」「情報システムb」「機械学習入門a」
「機械学習入門b」「機械学習理論c」「機械学習理論d」