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数理・統計科目」、「情報・AI科目」に分類されています。また、専門性の高い科目（主に3年次以降に学修する科目）は専門教育レベルの科目となり、それ以外の主に1～2年次に学修する科目は基礎教育レベルの科目となっています。分類については、別表を参照してください。 データサイエンス入門プログラムの修了要件 センターが提供する「データサイエンス入門」の2単位、あるいは、経済学部で取得可能な科目「ＡＩと経済」の2単位を取得すること。 ベーシックレベルの修了要件 データサイエンス教育プログラムの科目から4科目8単位以上を修得すること。ただし「データサイエンス科目」、「数理・統計科目」、「情報・AI科目」の各分類毎に、1科目2単位以上修得「データサイエンス入門プログラム」を修得すること。 アドバンストレベルの修了要件 データサイエンス教育プログラムの科目から8科目16単位以上を修得すること。ただし「データサイエンス科目」、「数理・統計科目」、「情報・AI科目」の各分類毎に、2科目4単位以上修得。「データサイエンス科目」、「数理・統計科目」、「情報・AI科目」の各分類毎に、専門教育レベルの科目が1科目2単位以上、合計では4科目8単位以上を含むこと。「データサイエンス入門プログラム」を修得すること。センターが提供する3年次科目「データサイエンスと数理統計」、「機械学習とAI」、あるいは、経済学部が提供する3年次科目「社会科学におけるデータサイエンス」、「定量的政策評価」、「金融データ分析」のいずれか1科目以上を含むこと（プログラム修了のための選択必修科目）。 特例：データサイエンス科目に分類されている「データサイエンスと数理統計」は、修了要件の必要に応じて数理・統計科目に振り替えることができます。同様に、「機械学習とAI」と「社会科学におけるデータサイエンス」は、情報・AI科目に振り替えることができます。 振り替えると、データサイエンス科目として計算されませんので、他に専門教育レベルのデータサイエンス科目2単位以上が必要です。 専門教育レベルの科目は、3年次以降の科目、および、現代政策学部の「社会調査法（量的調査）」と「社会調査法（質的調査）」、経営学部の「データベースマーケティング A／B」、薬学部医療栄養学科の「公衆衛生学」と「公衆栄養学実習」の6科目 データサイエンス入門プログラム 「データサイエンス入門プログラム」は、「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）」として、文部科学大臣から認定を受けました。認定期間は、2023年8月25日～2028年3月31日です。 認定制度への申請内容 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）認定制度_申請書 （PDF ファイル 6.45MB） データサイエンス教育プログラムの科目一覧（2022年度以降の入学生） 下記の表（画像）をクリックすると詳細がご覧いただけます。（2024年4月8日更新） データサイエンス教育プログラムの科目一覧（2022年度以降の入学生） （PDF ファイル 0.09MB） ベーシックレベルの修了要件を満たす学修科目の選択例 学部・学科ごとに、選択の一例を示しています。 データサイエンス科目 数理・統計科目 情報・AI科目 経済学部 AIと経済 経済の基礎数学 Ⅰ 情報学特講 Ⅰ 情報学特講 Ⅱ 現代政策学部 データサイエンス入門 政策研究の基礎数学 A 政策研究の基礎数学 B コンピュータ・リテラシー A 経営学部 データサイエンス入門 情報エキスパート Ⅰ 情報エキスパート Ⅱ コンピュータ・リテラシー Ⅰ 理学部数学科 データサイエンス入門 線型代数学 ⅠA 微分積分学 ⅠA 計算機入門 Ⅰ 理学部化学科 データサイエンス入門 化学基礎セミナー Ⅰ 化学数学 Ⅰ 情報科学序論 薬学部薬学科 データサイエンス入門 データ・リサーチリテラシー論 基礎化学計算 情報科学（演習含む） 薬学部薬科学科 データサイエンス入門 生物統計学 薬科学実習 A（コンピュータ活用を含む） 薬科学実習 C（コンピュータ活用を含む） 薬学部医療栄養学科 データサイエンス入門 食品衛生学実験 栄養情報科学演習 公衆栄養学 A 　　：プログラム修了のために必要な選択必修科目 アドバンストレベルの修了要件を満たす学修科目の選択例 ベーシックレベルの修了要件で上の例の科目を取得した場合の、追加取得科目の一例です。 データサイエンス科目 数理・統計科目 情報・AI科目 経済学部 社会科学におけるデータサイエンス 計量経済学 Ⅰ 計量経済学 Ⅱ IT論 Ⅲ 現代政策学部 社会科学におけるデータサイエンス 計量経済分析 A デジタルビジネス論 A デジタルビジネス論 B 経営学部 市場調査論 データマイニング Ⅰ データマイニング Ⅱ 社会科学におけるデータサイエンス（情報・AI科目に振り替え） 理学部数学科 機械学習とAI 統計数学特別講義 Ⅰ 統計数学特別講義 Ⅱ 情報システム論 Ⅰ 理学部化学科 データサイエンスと数理統計 生化学実験 情報科学 Ⅰ 薬学部薬学科 データサイエンスと数理統計 薬学実習 E 医薬品情報学 薬学部薬科学科 データサイエンスと数理統計 薬科学実習 F 機械学習とAI（情報・AI科目に振り替え） 薬学部医療栄養学科 データサイエンスと数理統計 解剖生理学実験 B 栄養生理学実験 公衆衛生学B 　　：プログラム修了のために必要な選択必修科目 データサイエンス教育プログラムの科目一覧（2021年度入学生） 下記の表（画像）をクリックすると詳細がご覧いただけます（2023年5月11日更新）。 データサイエンス教育プログラムの科目一覧（2021年度入学生） （PDF ファイル 0.09MB） ベーシックレベルの修了要件を満たす学修科目の選択例 学部・学科ごとに、選択の一例を示しています。 データサイエンス科目 数理・統計科目 情報・AI科目 経済学部 AIと経済 経済の基礎数学 Ⅰ 情報学特講 Ⅰ 情報学特講 Ⅱ 現代政策学部 データサイエンス入門 政策研究の基礎数学 A 政策研究の基礎数学 B コンピュータ・リテラシー A 経営学部 データサイエンス入門 情報エキスパート Ⅰ 情報エキスパート Ⅱ コンピュータ・リテラシー Ⅰ 理学部数学科 データサイエンス入門 線型代数学 Ⅰ 微分積分学 Ⅰ 計算機入門 Ⅰ 理学部化学科 データサイエンス入門 化学基礎セミナー Ⅰ 化学数学 Ⅰ 情報科学序論 薬学部薬学科 データサイエンス入門 薬学総合演習 A 薬学総合演習 B 基礎薬学計算 生物統計学演習 情報科学（演習含む） 薬学部薬科学科 データサイエンス入門 生物統計学 薬科学実習 A（コンピュータ活用を含む） 薬科学実習 C（コンピュータ活用を含む） 薬学部医療栄養学科 データサイエンス入門 食品衛生学実験 栄養情報科学演習 公衆栄養学 A 　　：プログラム修了のために必要な選択必修科目 アドバンストレベルの修了要件を満たす学修科目の選択例 ベーシックレベルの修了要件で上の例の科目を取得した場合の、追加取得科目の一例です。 データサイエンス科目 数理・統計科目 情報・AI科目 経済学部 社会科学におけるデータサイエンス 計量経済学 Ⅰ 計量経済学 Ⅱ IT論 Ⅲ 現代政策学部 社会科学におけるデータサイエンス 計量経済分析 A デジタルビジネス論 A デジタルビジネス論 B 経営学部 市場調査論 データマイニング Ⅰ データマイニング Ⅱ 社会科学におけるデータサイエンス（情報・AI科目に振り替え） 理学部数学科 機械学習とAI 統計数学特別講義 Ⅰ 統計数学特別講義 Ⅱ 情報システム論 Ⅰ 理学部化学科 データサイエンスと数理統計 物理化学実験（コンピュータ活用を含む） 生化学実験 情報科学 Ⅰ 薬学部薬学科 データサイエンスと数理統計 機械学習とAI 薬学実習 E 医薬品情報学 薬学部薬科学科 データサイエンスと数理統計 バイオインフォマティクス 薬科学実習 F 機械学習とAI（情報・AI科目に振り替え） 薬学部医療栄養学科 データサイエンスと数理統計 公衆栄養学 解剖生理学実験 B 栄養生理学実験 公衆衛生学B 　　：プログラム修了のために必要な選択必修科目 自己点検・評価 データサイエンス入門プログラムに関する自己点検・評価書を公開しています。 データサイエンス入門プログラム自己点検・評価書(2022 年度) （PDF ファイル 0.11MB） 　 数理・データサイエンスセンター 数理・データサイエンスセンターについて プログラム・科目 データサイエンス教育プログラム 数理・データサイエンス提供科目 シンポジウム・セミナー 活動報告 数理・データサイエンスセンター ホームへ戻る ページの先頭へ戻る ホーム  >  数理・データサイエンスセンター  >  プログラム・科目  >  データサイエンス教育プログラム 城西大学のSNS Instagram LINE X 各種動画 お問い合わせ 資料請求 デジタルパンフレット 訪問者別 受験生の方 在学生の方 外国人留学生の方 卒業生の方 保証人・保護者の方へ 企業の方 臨床研究参加者の方 関連機関 学校法人城西大学 城西国際大学 城西大学父母後援会 城西大学同窓会 薬学協力会 城西大学附属城西中学・高等学校 城西大学付属川越高等学校 関連リンク 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