- データサイエンス教育推進センター
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学修ステップ
創価大学では、皆さんの希望やレベルに応じた段階的にデータサイエンスを学修できる教育プログラムを用意しています。
STEP0 全学リテラシー教育
2022年度より、全学リテラシー教育として、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(リテラシーレベル)に準拠した「データサイエンス入門」科目を全学必修化しています。
分野 | 科目 ナンバリング |
科目名 | 科目所属 | 単位 | 所属学科 | |||||||||
経済 | 法律 | 人間 | 経営 | 教育 | 児教 | 情報 | 共生 | 看護 | 国際 | |||||
データ サイエンス入門 | GMDN108 | データ サイエンス入門 | 共通 | 2 | ◎ | ◎ | ◎ | ◎ | ◎ | ◎ | ◎ | ◎ | ◎ | ◎ |
---|
STEP1 データサイエンス基礎教育
全学部生向けに、データサイエンスの基礎的な内容を学べる科目群を8~10単位選定しています。
※STEP2「データサイエンス副専攻」の必修科目、基礎統計学科目と共通です。
所属学部・学科ごとに対象の科目を確認して、履修してください。
※STEP2「データサイエンス副専攻」の必修科目、基礎統計学科目と共通です。
所属学部・学科ごとに対象の科目を確認して、履修してください。
【応用基礎】
分野 | 科目 ナンバリング |
科目名 | 科目所属 | 単位 | 所属学科 | |||||||||
経済 | 法律 | 人間 | 経営 | 教育 | 児教 | 情報 | 共生 | 看護 | 国際 | |||||
データ・ サイエンス | ECON322 | データ・ サイエンス | 経済 | 4 | ◎ | ◎ | ◎ | ◎ | ◎ | ◎ | ◎ | ◎ | ◎ | ◎ |
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GMDN109 | AI基礎 | 共通 | 2 | ◎ | ◎ | ◎ | ◎ | ◎ | ◎ | ◎ | ◎ | - | ◎ |
【基礎統計学】
分野 | 科目 ナンバリング |
科目名 | 科目所属 | 単位 | 所属学科 | |||||||||
経済 | 法律 | 人間 | 経営 | 教育 | 児教 | 情報 | 共生 | 看護 | 国際 | |||||
基礎統計学 | GNAT111 | 統計学入門Ⅰ | 共通 | 2 | 〇 | 〇 | 〇 | 〇 | ||||||
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GNAT112 | 統計学入門Ⅱ | 共通 | 2 | 〇 | 〇 | 〇 | 〇 | |||||||
ECON122 | 基礎統計学A | 経済 | 4 | 〇 | ||||||||||
BUSI141 | 統計学:経営 | 経営 | 4 | 〇 | ||||||||||
HUMS206 | 資料収集・データ分析法 | 人間 | 2 | 〇 | ||||||||||
HUMS213 | 社会統計学 | 人間 | 2 | 〇 | ||||||||||
INFO211 | 確率統計 | 情報 | 2 | 〇 | ||||||||||
SESI211 | 統計学:理工 | 共生 | 2 | 〇 | ||||||||||
INLA120 | Statistics Ⅰ | 国際 | 4 | 〇 | ||||||||||
INLA121 | Statistics Ⅱ | 国際 | 4 | 〇 |
STEP2 データサイエンス副専攻
※データサイエンス副専攻の科目の履修順序を示した履修モデルをご確認ください。
各学部の専攻に加えて、データサイエンスをより深く、体系的に学修したい学生向けに、データサイエンス副専攻を開講しています。
(2019年度以降入学生向け)
各学部の専門分野の能力を兼ね備えたデータサイエンティストに求められるスキルとして、データ分析、Python言語、R言語、統計学、SQL、Java言語、アルゴリズム論、人工知能などの基礎知識を修得し、現実問題の分析に応用していく力を身に着けることができます。
3セメスター以降の履修登録期間に履修・成績(WEB)システム上で登録の上、以下の要件を満たすと、「データサイエンス副専攻」を修了したことが、卒業証明書と成績証明書に記載されます。
各学部の専攻に加えて、データサイエンスをより深く、体系的に学修したい学生向けに、データサイエンス副専攻を開講しています。
(2019年度以降入学生向け)
各学部の専門分野の能力を兼ね備えたデータサイエンティストに求められるスキルとして、データ分析、Python言語、R言語、統計学、SQL、Java言語、アルゴリズム論、人工知能などの基礎知識を修得し、現実問題の分析に応用していく力を身に着けることができます。
3セメスター以降の履修登録期間に履修・成績(WEB)システム上で登録の上、以下の要件を満たすと、「データサイエンス副専攻」を修了したことが、卒業証明書と成績証明書に記載されます。
- 以下の副専攻科目24単位以上を修得(対象となる科目は所属学部・学科により異なります)
※必修科目、基礎統計学科目、基礎プログラミング科目はSTEP1「データサイエンス基礎科目」と共通です。 - 卒業時GPAが2.70以上
分野 | 科目ナンバリング | 科目名 | 科目所属 | 単位 | 所属学科 | |||||||||
経済 | 法律 | 人間 | 経営 | 教育 | 児教 | 情報 | 共生 | 看護 | 国際 | |||||
必修科目 4単位 | ||||||||||||||
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- | ECON322 | データ・サイエンス | 経済 | 4 | ◎ | ◎ | ◎ | ◎ | ◎ | ◎ | ◎ | ◎ | ◎ | ◎ |
選択科目 20単位 | ||||||||||||||
基礎統計学(注) | GNAT111 | 統計学入門Ⅰ | 共通 | 2 | 〇 | 〇 | 〇 | 〇 | ||||||
GNAT112 | 統計学入門Ⅱ | 共通 | 2 | 〇 | 〇 | 〇 | 〇 | |||||||
ECON122 | 基礎統計学A | 経済 | 4 | 〇 | ||||||||||
BUSI141 | 統計学:経営 | 経営 | 4 | 〇 | ||||||||||
HUMS206 | 資料収集・データ分析法 | 人間 | 2 | 〇 | ||||||||||
HUMS213 | 社会統計学 | 人間 | 2 | 〇 | ||||||||||
INFO211 | 確率統計 | 情報 | 2 | 〇 | ||||||||||
SESI211 | 統計学:理工 | 共生 | 2 | 〇 | ||||||||||
INLA120 | Statistics Ⅰ | 国際 | 4 | 〇 | ||||||||||
INLA121 | Statistics Ⅱ | 国際 | 4 | 〇 | ||||||||||
基礎プログラミング(注) | INFO161 | プログラミング演習Ⅰ | 情報 | 2 | 〇 | |||||||||
SESI212 | コンピュータ演習 | 共生 | 2 | 〇 | 〇 | 〇 | 〇 | 〇 | 〇 | 〇 | 〇 | |||
INLA220 | Programming | 国際 | 4 | 〇 | ||||||||||
データ・サイエンス系科目 | GNAT102 | 情報科学 | 共通 | 2 | 〇 | 〇 | 〇 | 〇 | 〇 | 〇 | 〇 | 〇 | 〇 | 〇 |
INFO162 | プログラミング演習Ⅱ | 情報 | 2 | 〇 | 〇 | 〇 | 〇 | 〇 | 〇 | 〇 | 〇 | 〇 | 〇 | |
SESI213 | アドバンストプログラミング演習 | 共生 | 2 | 〇 | 〇 | 〇 | 〇 | 〇 | 〇 | 〇 | 〇 | 〇 | 〇 | |
INFO261 | ソフトウェア演習A | 情報 | 2 | 〇 | 〇 | 〇 | 〇 | 〇 | 〇 | 〇 | 〇 | 〇 | 〇 | |
INFO454 | データ解析 | 情報 | 2 | 〇 | 〇 | 〇 | 〇 | 〇 | 〇 | 〇 | 〇 | 〇 | 〇 | |
ECON323 | 統計学:経済 | 経済 | 4 | 〇 | 〇 | 〇 | 〇 | 〇 | 〇 | 〇 | 〇 | 〇 | 〇 | |
GNAT104 | プログラミング | 共通 | 2 | 〇 | 〇 | 〇 | 〇 | 〇 | 〇 | 〇 | 〇 | 〇 | 〇 | |
INFO262 | ソフトウェア演習B | 情報 | 2 | 〇 | 〇 | 〇 | 〇 | 〇 | 〇 | 〇 | 〇 | 〇 | 〇 | |
INFO253 | データ構造 | 情報 | 2 | 〇 | 〇 | 〇 | 〇 | 〇 | 〇 | 〇 | 〇 | 〇 | 〇 | |
BUSI252 | プログラミング論 | 経営 | 4 | 〇 | 〇 | 〇 | 〇 | 〇 | 〇 | 〇 | 〇 | 〇 | 〇 | |
INFO359 | 人工知能 | 情報 | 2 | 〇 | 〇 | 〇 | 〇 | 〇 | 〇 | 〇 | 〇 | 〇 | 〇 | |
INFO458 | データベース論 | 情報 | 2 | 〇 | 〇 | 〇 | 〇 | 〇 | 〇 | 〇 | 〇 | 〇 | 〇 |
STEP3 理工学部情報システム工学科生向け教育
データサイエンスを専門的に学べる教育を、理工学部情報システム工学科生向けに実施しています。
詳しくは学科の専門科目のカリキュラムツリーを参照してください。
詳しくは学科の専門科目のカリキュラムツリーを参照してください。