本プログラムの名称

崇城大学データサイエンティスト育成プログラム(応用基礎・情報)

プログラム概要

本プログラムにおいて身に付けることのできる能力

  • データ駆動型社会における,データサイエンスの重要性を理解する.
  • データ分析を学ぶための基礎知識を身につける.
  • データ分析の基本的なプロセスや基礎スキルを身につける.
  • データの種類や取り扱いについて理解する.
  • データを取り扱うための基礎スキルを身につける.
  • AIの背景や社会とのつながりについて理解する.
  • AIを取り扱うための基礎スキルを身につける.
  • AIや関連技術の利用を実践的にトレーニングをする.

本プログラムの修了要件

プログラムの修了要件は以下の通りです.

電子通信コース: 全ての必修科目と,基礎電気数学,電子情報基礎実験I,電子情報応用実験の単位を取得すること.

未来情報コース: 全ての必修科目と,プログラミング応用,IoTプログラミング基礎,IoTエンジニアリング応用の単位を取得すること.

知能情報コース: 全ての必修科目と,データ構造とアルゴリズムI,情報工学基礎実験,知能情報システム設計の単位を取得すること.

本プログラムにおいて開設される授業科目

本プログラムの授業科目は情報学部の全ての学生を対象として開講されています.各学年での開講科目は以下の通りです.

1年 必修 工学・情報系の基礎数理I(3単位)
特殊講座(データサイエンス入門)(2単位)
コンピュータ基礎(2単位)
情報処理基礎(2単位)
プログラミング基礎(2単位)
人工知能概論(2単位)
選択 基礎電気数学(2単位)
プログラミング応用(2単位)
データ構造とアルゴリズムI(2単位)
2年 必修 工学・情報系の数理I(2単位)
確率・統計(2単位)
情報と職業(2単位)
選択 電子情報基礎実験I(2単位)
IoTプログラミング基礎(2単位)
情報工学基礎実験(2単位)
3年 選択 IoTエンジニアリング応用(2単位)
知能情報システム設計(2単位)
電子情報応用実験(2単位)

プログラム対象者

本プログラムは崇城大学の情報学部の学生で,2020年度以降の入学生が対象です.本プログラム履修には申請等は必要なく,各年度の修了要件の科目を履修した学生を対象とみなします.

各年度で履修できない場合でも,卒業までに修了要件を満たせばプログラム修了者とみなします.

授業のシラバス

モデルカリキュラムとの対応

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)申請書

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