「データサイエンス基礎」「地域学ゼミナール」「データサイエンス発展I・II」「データサイエンス数学」については、「数理・データサイエンス・リテラシープログラム」、「数理・データサイエンス・応用基礎プログラム」を参照してください。

ビジネスデータサイエンス

データサイエンスやAIをビジネスの現場で実践するにはAIアルゴリズムやプログラミングといったテクノロジーの観点ではなくビジネスの観点で理解することが重要です。「ビジネスデータサイエンス」ではAI・データ分析プロジェクトについてビジネスの観点で学びます。また「データサイエンス基礎」で学んだデータ処理の手法を発展させます。この二つを学ぶことにより選択科目である「データサイエンス発展I,II」の履修に興味が持てると考えています。本科目は認定制度の対象科目ではありません。

具体的には、数理・データサイエンス教育強化拠点コンソーシアムのモデルカリキュラムの「導入」「基礎」「心得」の内容を踏まえ、「選択」にある「4-1.統計及び数理基礎」と「4-8.データ活用実践（教示あり学習）」の内容をカバーするように構成します。ビジネスの観点からデータサイエンス業界とデータサイエンティストの業務を理解し、データ分析プロジェクトの実施に必要な考え方とスキルを修得します。統計ソフト（Excel,HAD）を用いるため、複雑なプログラミング能力が必要なく、文系の学生でも支障なく履修可能です。さらに、統計や数学的な内容を深く踏み込まず、データ解析のロジックや方法に重視した説明を行うため、社会人にとっても学ぶ価値のある内容です。