クロス教育：数理・データサイエンス実践プログラム

島根大学クロス教育：数理・データサイエンス実践プログラム

（1）プログラムの目的

現代社会において、ビッグデータから価値を引き出す能力がますます重要となっている。このプログラムでは、数理・データサイエンスについての基礎的事項を学び、プロジェクトを通じて実践的な経験を積むことで、データの分析力、データエンジニアリング力、問題解決力の3つの要素を身に付け、専門分野で実践的なスキルを持つ人材の育成を目的としている。

（2）プログラムの学修到達目標

データサイエンスの観点から具体的な活用事例を説明できる。
データにはバイアスが含まれていることを理解し、印象や偏見には慎重に注意を払うことができる。
ExcelやPythonなどを用いてデータ分析が実行できる。
データから引き出した情報を正しく理解し、説明することができる。
学んだデータサイエンスの手法を各専門分野の課題解決に活用できる。

（3）履修資格

令和6年度以降に入学した者

（4）履修手続き

本プログラムを履修する者（以下「履修者」という。）は、次の各号の申請・提出により、履修手続きをしなければならない。

一　本プログラムの履修申請

二　その他本学が必要と認める書類

（5）修了要件

次の要件をすべて満たすこと。

一　所属する学部・学科又は課程の卒業要件を満たすこと。

二　本プログラムの履修表により履修し、必修科目６単位以上、選択科目４単位以上の計１０単位以上を修得すること。

（６）履修証明書交付要件

次の要件をすべて満たすこと

一　３年次以上の学生であること。

二　必修科目を６単位修得済み、または履修中であること。

三　選択科目を４単位以上修得済み、または履修中であること。

（７）構成する授業科目及び履修方法

次の履修表により履修すること。

履修表（令和６年度以降入学生用）

授業科目名	単位数	コマ	必修選択
必修：計６単位分を履修
数理・データサイエンスへの誘い	２	前期/他/他	必修
データサイエンス基礎	２	前期/他/他	必修
AI基礎	２	後期/他/他	必修
選択：計４単位分を履修
Excelによるデータ分析入門	２	後期/木/7, 8	選択
統計検定セミナー初級	２	後期/火/3, 4	選択
数理・データサイエンス活用	２	前期/他/他	選択
実験データ解析入門	２	後期/他/他	選択
Excelによるデータ分析	２	前期/他/他	選択
データサイエンスPBL実践演習（仮）	２	未定	選択

履修のススメ

次の動画はプログラムを履修する際のモデルケースになります。この動画を参考に履修計画を立ててください。