データを手がかりに、知を深める
私たちが普段何気なく使っているSNSやネットショッピング、スポーツや音楽の分析まで、データはあらゆる場面で活用されています。
この教育プログラムでは、文系・理系を問わず、データを深く理解し、AIの仕組みを学びながら、その力を使って分析する方法を身につけます。
データとAIを活用し、新たな知を生み出す力を育てるカリキュラムを通して、あなたの可能性を広げる一歩を後押しします。
データを手がかりに、知を深める
私たちが普段何気なく使っているSNSやネットショッピング、スポーツや音楽の分析まで、データはあらゆる場面で活用されています。
この教育プログラムでは、文系・理系を問わず、データを深く理解し、AIの仕組みを学びながら、その力を使って分析する方法を身につけます。
データとAIを活用し、新たな知を生み出す力を育てるカリキュラムを通して、あなたの可能性を広げる一歩を後押しします。
データサイエンスプログラムでは、多様な内容の科目を用意しています。それぞれのバックグラウンドとキャリアパスに適合するように自分自身でコースを設計できます。
指定科目から8単位以上。4単位はコア科目から選択。
●必須科目:人工知能とビッグデータ、情報リテラシー
●選択必須科目:統計解析ツールによるデータ分析、表計算ツールによるデータ分析から1科目
指定科目 | ||
---|---|---|
コア科目 | その他指定科目 | |
必須科目 | 人工知能とビッグデータ | 情報リテラシー |
選択必須科目 | 統計解析ツールによるデータ分析OR表計算ツールによるデータ分析 | |
選択科目 |
指定科目 | ||
---|---|---|
コア科目 | その他指定科目 | |
必須 科目 | 人工知能とビッグデータ | 情報リテラシー |
選択 必須 科目 | 統計解析ツールによる データ分析 OR 表計算ツールによるデータ分析 | |
選択 科目 |
必須科目:2科目+ 選択必須科目1科目
コア科目:2科目必要 全指定科目:4科目必要
指定科目から16単位以上。8単位はコア科目から選択。
●必須科目:人工知能とビッグデータ、プログラミング初級、コンピューター科学概論
●選択必須科目:基礎の機械学習、プログラミングで学ぶ機械学習から1科目
指定科目 | ||
---|---|---|
コア科目 | その他指定科目 | |
必須科目 | 人工知能とビッグデータ | プログラミング初級コンピューター科学概論 |
選択必須科目 | 基礎の機械学習 OR プログラミングで学ぶ機械学習 | |
選択科目 |
指定科目 | ||
---|---|---|
コア科目 | その他指定科目 | |
必須 科目 | 人工知能とビッグデータ | プログラミング初級 コンピューター科学概論 |
選択 必須 科目 | 基礎の機械学習 OR プログラミングで学ぶ 機械学習 | |
選択 科目 |
必須科目:3科目+ 選択必須科目1科目
コア科目:4科目必要 全指定科目:8科目必要
データサイエンスプログラムは、コンパクトでありながら、参加者個別のキャリア設計にあわせて履修科目の組み合わせを考えることが出来るように設計されています。 専門的・数理的な科目もありますが、データ分析の基礎を教える科目、プログラムで分かりやすいグラフを作成する方法が学べる科目などがあります。
ハンズオン教材を多用します。ハンズオン教材により、受講者は手許でプログラムを実行しながら、体験的・能動的に概念を理解できるようになります。
データサイエンスプログラムのカリキュラムは、文系・理系を問わず、自分自身のレベルとキャリア設計にあわせて履修科目の組み合わせを工夫できる多様性を有しています。シラバスを読んで、自分に必要な科目を探し出して下さい。
データサイエンスプログラムのリテラシーレベル・応用基礎レベルは、文部科学省「数理・データサイエンス・AI教育プログラム」の認定を受けています。修了条件を満たし、申請を行うと、レベル毎に修了証明を発行します。修了証明はオープンバッジ※1により電子的に発行しますので、電子履歴書に貼り付けて資格をアピールすることが出来ます。応用基礎レベルを修了すると、学習院大学データサイエンス副専攻修了証明書※2の発行を受けることも可能ですので、専攻に加えてより幅広い専門性をアピールすることができます。
※1 一般社団法人オープンバッジ・ネットワークが発行する電子的な資格証明です。
※2 2023年度以降の入学者が対象です。
内定を機に履修を決意。
在学中の学びが大きな利点。
経済学部経済学科 鈴木 悠太さん(2023年度卒業)
就職活動を経て、システム会社への内定をいただいたことを機に、プログラミングや情報理論について学びたいと思い、履修を決意しました。在学中から就職後を見据えた学習に取り組めることは、とても大きなアドバンテージになると思います。今後は基本情報技術者試験の受験を予定しており、過去問題集を解いていると、自信をもって回答できる問題も多く、確かな力が身についたと実感しています。
未知に対する確かな知識とスキルを
未来への力に。
法学部法学科3年 間中 優理子さん
私はAIという言葉に苦手意識があったのですが、将来的にAIに関する知識の欠如は重い枷になると思い履修を決めました。「人工知能概論」という授業では、人工知能の歴史、人工知能が現代社会へ及ぼす影響などを理解し、AIに対する漠然とした苦手意識が払拭されました。プログラムを通じて、膨大なデータを前にした時、自身が求める情報に適した分析方法が選択できるスキルを身につけたいです。
多様性に富んだカリキュラムで、
広がる可能性と選択肢。
学習院大学 計算機センター /
人文科学研究科アーカイブズ学専攻 久保山哲二教授
データサイエンスを学ぶことは、AIの知識やデータ分析のスキルを修得するだけでなく、未知の課題に対する洞察力を深め、データに裏打ちされた判断力を養うことにも繋がります。本プログラムは、文理を問わず、実践的なデータ分析から理論的な背景まで、幅広い学習機会を提供し、自分に合ったカリキュラム設計ができることが特徴です。将来のキャリアに広がりをもたらす視点を身につけましょう。