静岡大学理学部 実践データサイエンス力育成プログラムの概要
本プログラムは文部科学省の数理・データサイエンス・ＡＩ教育プログラム認定制度（応用基礎レベル）の認定を受けています（認定有効期限：令和１０年３月３１日）。
認定制度申請内容はこちら （PDFファイルへのリンク）
特色
- 教材のオンデマンド化により、幅広い分野の学生に対応する
- 数理DS企業社員の講師陣による実践演習で、数理DSスキルに加えてチーム力・コミュニケーション力・プレゼンテーション力を身につける
- データ駆動型ソリューション研究所との連携によりプログラムの改善をすすめる
身につけることのできる能力
- 数理DS・AI教育強化拠点コンソーシアム策定の応用基礎レベルの学習内容をカバーし、実践力を身につける
- 幅広い分野の学生が自分の専門分野において活用できる数理DSスキルを身につける
修了要件
- 「数理・データサイエンス入門」1単位
- 「微分積分学演習II」、「数学III」から2単位
- 「線型代数学I」と「線型代数学II」の4単 位、または、「数学II」と「数学IV」の4単位
- 「統計学A」、「数学V」から2単位
- 「アルゴリズムとデータ構造」2単位
- 「数理デー タサイエンス」2単位
- 「数理データサイエンス実践演習」2単位
計15単位を修得すること。
開設される授業科目と方法および内容
学年進行的に開講するため予定も含みますが、授業科目をクリックすることでシラバスを参照できます。
| 応用基礎コア | 内容 | 内容を主に含む科目 | 単位数 | 方法 | 備考 | |
| データ表現とアルゴリズム | データサイエンスとして、統計学を始め様々なデータ処理に関する知識である「数学基礎（統計数理、線形代数、微分積分）」に加え、ＡＩを実現するための手段として「アルゴリズム」、「データ表現」、「プログラミング基礎」の概念や知識の習得を目指す |
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数学Ⅱ（線形代数A） 数学Ⅲ（微分積分B） 数学Ⅳ（線形代数B） 数学Ⅴ（統計） 微分積分学演習Ⅱ 線型代数学Ⅰ 線型代数学Ⅱ 統計学A |
各2 | 習熟度別講義 | |
| アルゴリズムとデータ構造 | 2 | オンライン（資料・教材配信型） | ||||
| AI・データサイエンス基礎 |
ＡＩの歴史から多岐に渡る技術種類や応用分野、更には研究やビジネスの現場において実際にＡＩを活用する際の構築から運用までの一連の流れを知識として習得するＡＩ基礎的なものに加え、「データサイエンス基礎」、「機械学習の基礎と展望」、及び「深層学習の基礎と展望」から構成される |
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数理・データサイエンス入門 | 1 | MDASH Literacy | |
| 数理データサイエンス | 2 | |||||
| AI・データサイエンス実践 | 「データを人や社会にかかわる課題の解決に活用できる人材」に関する理解や認識の向上に資する実践の場を通じた学習体験を行う学修項目群であり、「データエンジニアリング基礎」、及び「データ・ＡＩ活用 企画・実施・評価」から構成される |
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数理データサイエンス実践演習 | 2 | アクティブラーニング | |
実施体制
- 理学部が主体となって実施
- 理学部数理DS教育プロジェクトWGによるプログラムの改善
- 理学部教育内部質保証委員会による実施の自己点検と評価
- R3年度にMDASH Literacy認定を受けている全学「数理・データサイエンス」プログラムとの有機的な接続
- 実践的な数理DS教育コンテンツの開発研究をタスクとしたプロジェクト研究所「データ駆動型ソリューション研究所」との連携
- データ駆動型ソリューション研究所を軸とした、数理DS系企業、県内自治体との連携による、より実践的な数理DS教育の実施