嘉悦大学
ICT・データサイエンス
プログラム（応用基礎）
嘉悦大学ICT・データサイエンスプログラム（応用基礎）は2020年度から始まったICT・データサイエンスを学ぶ実践的なプログラムです。本プログラムを履修することで、数理・データサイエンス・AIに関する基礎的な知識とスキル、人や社会における課題解決に活用する応用基礎力を修得することができます。
本プログラムは、日本政府の「AI戦略2019」に基づいて、内閣府・文部科学省・経済産業省が創設した、「数理・データサイエンス・AI教育プログラム（応用基礎レベル）」として認定されました（令和4年度認定。認定の有効期限：令和9年3月31日まで）。内閣府・文部科学省・経済産業省「数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度」については、こちら をご覧ください。
本プログラムの目的と学修目標
目的
本教育プログラムは「嘉悦大学ICT・データサイエンスプログラム」で習得した初級レベルの技術・知識・心得を発展させ、経営・経済に関わる自らの専門分野において数理・データサイエンス・AIを活用し課題を解決できるようになるための実践的な応用基礎力を実データの分析演習等を通して習得することを目的とする。
学修目標
社会（特に家計・企業・NPO・政府等の経営、ビジネス）におけるデータ・AIを活用した問題解決事例を具体的なデータとともに説明することができる
データサイエンス・AIの社会実装と社会的受容性について、技術面やセキュリティ・倫理的側面など多角的に議論することができる
課題の発見、データの取り扱い、モデル化、可視化などを経て得られた分析結果を用いてビジネスや課題解決を提案することができる
実データを用いた予測・判断など自らの専門領域で必要となるデータサイエンス・AI技術を選択することができる
プログラムを構成する科目
基礎科目群
社会科学のための数学：様々なデータ処理に関する知識である数学基礎・統計基礎を学ぶ科目です
データサイエンス入門：データ表現や分析、データサイエンス・AIの基礎について学ぶ必修科目です
プログラミングとデザイン入門：プログラミングの基礎やアルゴリズム等について学ぶ科目です
専門科目群
データサイエンス1：データの取り扱い・分析・可視化といったデータサイエンス・AIの一連のステップについて実データを用いた実践を通して学ぶ演習型科目です
データサイエンス2：人間の知的活動とAI技術について学んだ上で、言語データの取得・分析・提案するスキルを学ぶ演習・課題解決型科目です
データサイエンス3：機械学習・深層学習の基礎と展望を学んだ上で、AIの社会実装・ビジネスへの組み込みについて提案するスキルを学ぶ演習・課題解決型科目です
経済と統計2：発展的な統計数理の知識を用いて実際の経営関連データの分析を行う数学発展科目です
ICTシステムとプログラミング3：シミュレーションとモデリングを用いて社会現象を捉えるスキルを学ぶデータサイエンス応用基礎科目です
意思決定分析：組織における意思決定のプロセスや手法等の実例にあたりながら実習を含めた学習を行うデータサイエンス応用基礎科目です
修了要件
本プログラムを構成する「基礎科目群」から「データサイエンス入門」を含む4単位以上、「専門科目群」から「データサイエンス1」「データサイエンス2」を含む4単位以上、合計8単位以上の単位を取得した場合に本プログラムの修了を認定します。
基礎科目群
社会科学のための数学（2単位）、データサイエンス入門（2単位；必修科目）、プログラミングとデザイン入門（2単位）
専門科目群
データサイエンス1（2単位；必修科目）、データサイエンス2（2単位；必修科目）、データサイエンス3（2単位）、経済と統計2（2単位）、ICTシステムとプログラミング3（2単位）、意思決定分析（2単位）
実施体制
本プログラムは以下の運営責任者のもとで運営します。学長を長とする教育研究協議会ならびに内部質保証推進委員会が、本プログラムの自己点検・評価、改善・進化を担当します。
プログラムの運営責任者：辰巳 奈央（教務委員会副委員長・拡大カリキュラム委員会委員（ICT・データサイエンス担当））
プログラムを改善・進化させるための体制（委員会・組織等）：教育研究協議会／［責任者名］井上 行忠（学長・教育研究協議会議長）
プログラムの自己点検・評価を行う体制（委員会・組織等）：内部質保証推進委員会／［責任者名］井上 行忠（学長・内部質保証推進委員会委員長）