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すぐ先の未来が見えづらい今、
多種多様な情報のデータを読み解き、
分析する力が求められています。
獨協大学は、ITとデータサイエンスを中心とした
新しい教育プログラムを立ち上げました。
獨協大学のデータサイエンスとは？
文理融合人材を育成
獨協が得意とする「文系の専門知識」に新たに「理系のデータサイエンス・スキル」をプラスすることで、文理融合の分野にも強く、社会の即戦力として期待される力を育成することを目指しています。
情報科学教育プログラムとは？
初級、リテラシー、アドバンストの
3つのレベルから学べる
獨協大学の「情報科学教育プログラム」の大きな特色は、全学部の学生が履修できるというところにあります。情報科学を専門とする学部や学科を作るのではなく、学部の壁を越えて設定されている「全学共通カリキュラム」にこのプログラムを導入するため、どこの学部に所属していても学ぶことができるのです。
また、基礎から発展的な知識まで、身につけたいスキルのレベルを自分で選択でき、プログラム終了後には、それぞれ修了証または履修証明書が授与され、就職活動に活かすことができます。
学べる3つのレベル
-
初級レベル
情報科学を日常生活で利活用する場合の必要な知識・技能に対応
- 学べる分野
- 数理情報リテラシー実践／データサイエンス基礎
-
リテラシーレベル
情報科学をビジネスで活用する場合の入門的な知識・技能に対応
- 学べる分野
- 人工知能／データサイエンス／プログラミング
-
アドバンストレベル
情報科学をビジネスで活用する場合の専門的な知識・技能の対応
- 学べる分野
- 人工知能／データサイエンス／プログラミング／メディアデザイン
履修モデル
初級レベル、リテラシーレベル、アドバンストレベルにはそれぞれ履修モデルを用意しています。
初級レベル
履修モデル01数理情報リテラシー実践
- 科目の一例
- 情報処理演習
Excel・プレゼンテーション中級
コンピューターリテラシー
コンピューター入門
履修モデル02データサイエンス基礎
- 科目の一例
- 教養としてのデータサイエンス
AI・数理データサイエンスを読み解く
コンピュータと言語
データサイエンス入門
リテラシーレベル
履修モデル01人工知能分野
- 目的
- 人工知能の基礎理論とプログラムで人工知能を扱うためのスキルを習得すること。
- 科目の一例
- 人工知能入門a、b など
履修モデル02データサイエンス分野
- 目的
- データサイエンスに必要となる数学や系統的手法を習得すること。
- 科目の一例
- 数学概論
統計学概論
数理データサイエンス理論と実践 など
履修モデル03プログラミング分野
- 目的
- プログラマが持つべきコンピュータのハードウェア、ソフトウェア構築の基礎的な知識と技術を習得すること。
- 科目の一例
- コンピュータと言語
データ構築とアルゴリズム
コンピュータ構造論 など
アドバンストレベル
履修モデル01人工知能分野
- 目的
- AIの主要な技術である機械学習についての知識を理解し、コンピュータが人と同じように学習するプログラムを作成できるようになること。
- 目標となる資格
- G検定（ジェネラリスト検定）
- 科目の一例
- ［基礎］人工知能入門a、b
コンピュータと言語 など
［応用］情報システム論a、b
事前言語処理a、b
履修モデル02データサイエンス分野
- 目的
- データから業務に必要となる有用な情報を抽出するための知識を理解し、プログラムを作成・処理ができるようになること。
- 目標となる資格
- データサイエンティスト検定
統計検定 データサイエンス基礎・発展 - 科目の一例
- ［基礎］数学概論
統計学概論
数理データサイエンス理論と実践 など
［応用］データベース論a、b
統計と調査法
履修モデル03プログラミング分野
- 目的
- プログラマに必要となる基礎的な知識を習得し、必要な資格取得につながる理論を理解すること。
- 目標となる資格
- ITパスポート
基本情報処理者 - 科目の一例
- ［基礎］コンピュータ構造論
データ構造とアルゴリズム論 など
数理データサイエンス理論と実践 など
［応用］プログラミング論a、b
コンピュータアーキテクチャ
情報通信ネットワークa
情報システム概論a、b
履修モデル04メディアデザイン分野
- 目的
- メディアデザインに必要となる知識を理解し、資格取得につながる理論と実践的な力を身につけること。
- 目標となる資格
- ウェブデザイン技能検定
- 科目の一例
- ［基礎］ホームページ作成
コンピュータ構造論 など
［応用］マルチメディア論a、b
ウェブデザイン論a、b など
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どんな未来が
待っているの？
文理融合型の人材は、あらゆる業界で必要不可欠とされていますが、
特にIT・通信業界での活躍が期待されています。
IT・データサイエンスを学んで、
新しい自分に
出会ってみませんか。
