データサイエンスプログラムのメリット
- 様々なデータを分析し、意思決定に活かすスキルを身につけられる
- 卒論で活用できる
- 就職活動でアピールできる
- 情報処理技術者試験等の資格取得につながる
修了レベル
リテラシーレベル： 数理・データサイエンス・AIの基礎的な知識とスキルを習得
応用基礎レベル： より実践的な能力を養成し、専門分野での活用を目指す
リテラシーレベル
応用基礎レベル
情報サービス利用・情報科目履修ガイダンス 2025
学習院大学では、学部学生・大学院生は学内PC、Wi-Fi、メールなどの情報サービスを利用できます。
2024年度以前の入学者へ： 2025年度より、従来必要だった情報サービス利用のための認定試験が廃止されました。
重要：情報サービスを利用する際は「学内ネットワーク利用規約」の遵守が必須です。規約違反の場合、学則に則り処分されることがあります。
大学のコンピュータとネットワークを利用する際は、「学内ネットワーク利用規約」を遵守する必要があります。規約違反の場合、学則に則り処分されることがあります。
法令に違反する行為または違反するおそれのある行為
公序良俗に反する行為
他者の権利・利益を侵害する行為
本学の信用・名誉を毀損する行為
不正アクセス、ウイルス・マルウェアの作成・配布等の不正行為
本学の許可なくネットワーク上で営利活動を行う行為
詳細はこちらからご確認ください。
初期パスワード：入学時にお渡しした関連書類をご確認ください
重要：初期パスワードは必ず変更してください
パスワードを忘れた場合は、計算機センターで再設定手続きを行う必要がありますが、一定期間コンピュータとネットワークが利用できなくなりますのでご注意ください。
インターネット上のサービスを有効に利用するための知識やスキル、サイバー犯罪から身を守るための倫理やセキュリティの常識など、情報社会とうまくつきあう能力を養成します。
代表的な科目：
重要「情報リテラシー」科目には「1年生向けクラス」と「一般クラス」があります。1年生向けクラスは原則割当られた学生以外は履修不可です。
情報技術と情報社会の多様なテーマを学び、現代に生きる教養人にふさわしい知識とスキルを身につけます。
代表的な科目：
人工知能（AI）や統計の知識やスキルをビジネスで活用できる人材＝データサイエンティストを目指す入門科目です。
代表的な科目：
情報科目で抽選を行う科目は必ずこの期間に登録してください。
抽選結果と空きのあるクラスを発表します。
空きのある授業に登録できます。定員のある授業で、定員を超過した場合は抽選を行います。
学生一人一人にPCが必要な授業が対象です。詳しくはシラバスを参照してください。
例:情報技術基礎
情報リテラシーの
「一般向け」クラス
表計算ツールによる
データ分析
統計解析ツールによる
データ分析
プログラミング初級・中級
プログラミングで
学ぶ機械学習
プログラミングで
学ぶニューラルネット
リテラシーレベル： 数理・データサイエンス・AIの基礎的な知識とスキルを習得
応用基礎レベル： より実践的な能力を養成し、専門分野での活用を目指す
リテラシーレベル
応用基礎レベル
| レベル | 必須科目 | 選択必須科目 | 必要単位 |
|---|---|---|---|
| リテラシー | ・人工知能とビッグデータ ・情報リテラシー（科目名） |
以下から2単位： ・表計算ツールによるデータ分析 ・統計解析ツールによるデータ分析 |
8単位 （うちコア科目から4単位） |
| 応用基礎 （副専攻） |
・人工知能とビッグデータ ・コンピューター科学概論 ・プログラミング初級 |
以下から2単位： ・基礎の機械学習 ・プログラミングで学ぶ機械学習 |
16単位 （うちコア科目から8単位） |
※2023年度以降の入学者は「データサイエンス副専攻」の修了認定を受けることができます。
情報サービスの利用や情報科目の履修について不明な点があれば、以下の方法でお問い合わせください：
メールでのお問い合わせ： cc-off@gakushuin.ac.jp
窓口でのお問い合わせ： 計算機センター事務室（南5号館入口右手）
計算機センタートップページ