Home大学紹介情報公表社会貢献活動、教育に関する各種取り組み数理・データサイエンス・AI教育プログラム
桃山学院大学では全学生が「数理・データサイエンス・AI」に関するリテラシー能力を習得できるように共通教育機構が提供する基礎教育科目「学びの基礎（リテラシー）」として「数理・データサイエンス・AI教育プログラム」を実施（遠隔完全オンデマンド形式）しています。
本プログラムは、文部科学省の「数理・データサイエンス・AI教育プログラム（リテラシーレベル）」に認定されています。（認定の有効期限：令和11年３月31日まで）
「数理・データサイエンス・AI教育プログラム（リテラシーレベル）」
「データサイエンス基礎」（2単位）
※ビジネスデザイン学部のみ「データサイエンス入門」（2単位）
「数理・データサイエンス・AI」のリテラシーを学び、実践型データサイエンティストに求められる能力のうち、以下の基礎的理解ができるようになります。
近年のデータ収集能力の向上とともに、さまざまな企業や自治体において利活用可能な大量データが蓄積され、競合他社に対する優位性を獲得することや政策・ 施策の効率的かつ計画的な運営・実施が重要な課題となっている。その中でも、経営・経済・ 金融・社会・法律・スポーツ健康などの文系学部において、それぞれの分野の専門分野の知識を身につけ、企業や自治体の課題を把握し、その解決に取り組むことができる実践型のデータサイエンティストの育成は社会的ニーズも高い。
本プログラムは、全学部の学生を対象としたデータサイエンスのリテラシーレベルを習得するプログラムである。社会における様々な分野のデータの利活用例を紹介し、基本的な表計算ソフトを用いた、課題解決のためのICT活用方法を解説したうえで、データの整理、要約・視覚化の方法を解説し、またデータの予測方法として回帰分析の手法を解説する。
さらに、データ利活用における注意事項として、調査・分析における注意、利用時の注意、情報倫理や情報セキュリティなどについても解説し、著作権など情報資源の扱い方についても解説する。
本プログラムの修了要件は、「データサイエンス基礎（2単位）」の1科目を履修し、単位修得することです。
※ビジネスデザイン学部は「データサイエンス入門（2単位）」の1科目を履修し、単位修得することです。
