データサイエンス副専攻プログラム
デジタル社会で、データ分析・解釈を通じて、新たな価値を創造できる人物へ
- Contents
Overview
プログラム概要
データサイエンス副専攻プログラムでは、各学部学科のカリキュラムとは別に、領域横断的な課題解決を可能とするデータサイエンス技法の学修を深め、時代や社会の変化に即した資質・能力を伸長させることができます。さらに、所定の科目の単位を修得することで、副専攻プログラムを修了したことが認定され、修了証が発行されます。各自の学部学科での学びに加え、学修の場を広げ、時代に即した実践的な力を身につけて将来の可能性を切り拓きましょう！
Philosophy
理念
- データサイエンスに関する知識・技能の養成
- 文理横断的な思考力・判断力・表現力の伸長
- 確かな倫理観に基づく新たな価値の創造
今後の創造社会（Society5.0）では、データやAIを高度に活用して課題解決に導く力が求められています。本副専攻プログラムでは、データサイエンス関連の知識・技能を含む文理横断的な思考力・判断力をもち、確かな倫理観に基づいた新たな価値の創造を通じて、現在の社会や地域が抱える具体的な課題解決に取り組んでいくことができる人物を養成します。
Feature
プログラムの特色
- 段階を踏んで学修できるレベル別カリキュラム
- 領域横断的に、さまざまな分野におけるデータの利活用について学修
- 課題解決法の創造まで見据えた実践的な学び
統計学に基づいてデータを読み解く基礎的な知識から、高度なデータの利活用による課題解決まで、段階を踏んで学修できる3つのレベル別カリキュラムを用意しています。
各レベルで身につけられる能力やスキルの程度について、具体的な目標となる各種検定の基準を目安として明示することで、モチベーションを保てるよう工夫しています。また、企業と連携して、ビジネスデータを用いながら、実課題の解決法を創造するプロセスが体験できる科目も設け、ビジネススキルの根幹となる力を養います。
Detail
プログラム詳細
開講科目
レベル1（基礎）
データサイエンスに関する汎用的で基礎的な知識・技能を有し、将来仕事で使うことになった時、その領域の知識を身につければ、データ分析等を行うことができる。
| 開講科目名 | 単位 | 授業内容 |
|---|---|---|
| [遠隔]データリテラシー | 2 | オンデマンド教材を活用し、課題や小テストに取り組む事で理解の深度を図る |
| データサイエンス基礎（データ分析） | 2 | データの可視化や統計的処理に有用なプログラミング（R）の基本知識の学習と演習を行う |
| データサイエンス基礎（AI活用） | 2 | AI活用に有用なプログラミング（Python）の基本知識の学習と演習を行う |
| 基礎数学A | どちらか2単位 | 線形代数の基礎知識を身につける |
| 情報数学B | 離散的な場合を中心とした確率について学ぶ |
レベル2（標準）
データサイエンスに関する知識・技能を有し、一つ以上の分野の専門的知識を身につけた上で、実際にその分野のデータ分析等を行うことができる。将来、大学において専門的に学んだ学問と異なる分野に就職したときにも、その領域の知識を身につけさえすれば、確かなデータ分析と解釈を行うことができる。
| 開講科目名 | 単位 | 授業内容 |
|---|---|---|
| データサイエンス応用（データと社会） | 2 | 本学7学部の教員がオムニバス形式で担当し、様々な学問分野におけるデータ活用の事例等を学ぶ |
| 専攻科目群 | 2 | 各学部学科の専攻科目から、データサイエンス副専攻プログラムの指定科目として抽出した科目の中で学生が選択 |
レベル3（発展）
データサイエンスに関する専門的な知識・技能を有し、且つ専門分野に関する知識を身につけて、その分野のデータ分析・解釈に基づく議論をすることができる。統計、AI、プログラミングの知識を用いて、実際の社会問題を解決できる総合的な応用能力を身につけており、副専攻修了証が確実に就職に結びつくレベルである。
| 開講科目名 | 単位 | 授業内容 |
|---|---|---|
| プログラミング基礎と活用 | 2 | 実用的なサンプルプログラムを実際に動作させながら、データの変換、収集、自動化などの手法について学習する |
| データサイエンス実践 | 2 | 実社会で応用できるスキルを習得するため、企業との連携による授業を通じて、実践的かつ現実に即した分析や課題解決のプロセスを体験する |
西南学院大学の「データサイエンス副専攻プログラム」は、文部科学省の数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度「リテラシーレベル」「リテラシーレベルプラス」「応用基礎レベル」の3つに認定された教育プログラムを、さらに充実させたものになっています。
- リテラシーレベル、リテラシーレベルプラス (認定有効期限：令和11年3月31日まで）
- 応用基礎レベル (認定有効期限：令和11年3月31日まで）
受講対象者
2025年度入学生・29期の学生から、本副専攻プログラムの受講者となります。
2024年度以前の入学生・28期以前の学生は、本副専攻プログラムの受講対象とはなりませんが、開講される各授業科目を個別に履修し、データサイエンスに関する学びを深めることはできます。
修了要件
16単位
上記の修了要件を満たした学生には、修了証を発行します。
※レベル2において指定する専攻科目の単位数（特に4単位科目の場合）によっては、16単位を超えることもあり得ます。（この場合は、修了要件としては、16単位以上となります。）
Voice & News
受講者・卒業生の声 & NEWS
