Siデータサイエンス教育プログラム 応用基礎レベル

修了認定対象となるSiデータサイエンス教育プログラム受講者

応用基礎レベル　　　　全学部全学科（2023年度以降入学者）
　　　　　　　　　　　※ネットワーク情報学部ネットワーク情報学科は、2019年度以降入学者
各学部・学科で用意している本プログラムに対応する科目を履修し、単位を修得した学生には、本プログラムを修了したことが認められます。

文部科学省「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）」に認定されました。
※詳細はこちらをご覧ください。

開講科目と修了要件

応用基礎レベルの開講科目（修了要件） 
基礎リテラシーレベルの内容をさらに深く・広く展開して学ぶための科目を用意しています。
各学部・学科に定められた科目の単位を修得することで、「Siデータサイエンス教育プログラム（応用基礎レベル）」の修了資格が得られます。


2026年度以降入学者

• 経済学部
• 法学部
• 経営学部
• 商学部
• 文学部
• ネットワーク情報学部
• 人間科学部
• 国際コミュニケーション学部

〇必修　◎選択必修

※学部の必修・選択必修とは異なります。

学部	学科	科目	単位数	必修・ 選択必修	修了要件
経済	現代経済	統計学基礎	2	〇	2単位	8単位
		データサイエンス実践	2	〇	2単位
		AI基礎	2	〇	2単位
		データサイエンス活用演習	2	〇	2単位
	生活環境経済	経済データ入門演習	2	◎	2単位	8単位
		現代社会と統計１	2	◎
		データサイエンス実践	2	〇	2単位
		AI基礎	2	〇	2単位
		データサイエンス活用演習	2	〇	2単位
	国際経済	データ分析入門	2	◎	2単位	8単位
		国際経済とデータ分析	2	◎
		現代社会と統計１	2	◎
		データサイエンス実践	2	〇	2単位
		AI基礎	2	〇	2単位
		データサイエンス活用演習	2	〇	2単位
法	法律 政治	データ分析入門	2	〇	2単位	8単位
		データサイエンス実践	2	〇	2単位
		AI基礎	2	〇	2単位
		データサイエンス活用演習	2	〇	2単位
経営	経営 ビジネスデザイン	統計入門	2	〇	2単位	10単位
		情報システム入門	2	〇	2単位
		プログラミング基礎	2	〇	2単位
		AI基礎	2	〇	2単位
		データサイエンス活用演習	2	〇	2単位
商	マーケティング 会計	ビジネス数理基礎Ａ	2	〇	2単位	8単位
		情報基礎Ⅱ	2	〇	2単位
		情報の科学と技術	2	◎	2単位
		AI基礎	2	◎
		データヴィジュアライゼーション	2	◎	2単位
		データサイエンス活用演習	2	◎
文	日本文学文化 英語英米文 哲 歴史 環境地理 ジャーナリズム	データ分析入門	2	〇	2単位	8単位
		データサイエンス実践	2	〇	2単位
		AI基礎	2	〇	2単位
		データサイエンス活用演習	2	〇	2単位
ネットワーク情報	ネットワーク情報	情報分析基礎	2	〇	2単位	10単位
		数理リテラシー	2	◎	2単位
		基礎解析	2	◎
		線形代数	2	◎
		プログラミングと数理	2	〇	2単位
		人工知能入門	2	〇	2単位
		基礎演習S	4	◎	2単位 以上
		データ・AI活用演習	2	◎
人間科	心理 社会	数理科学Ｃ１	2	〇	2単位	8単位
		データサイエンス実践	2	〇	2単位
		AI基礎	2	〇	2単位
		データサイエンス活用演習	2	〇	2単位
国際 コミュニケーション	日本語	数理科学Ｃ１	2	〇	2単位	8単位
		データサイエンス実践	2	〇	2単位
		AI基礎	2	〇	2単位
		データサイエンス活用演習	2	〇	2単位
	異文化 コミュニケーション	データ分析入門	２	〇	2単位	8単位
		データサイエンス実践	２	〇	2単位
		AI基礎	２	〇	2単位
		データサイエンス活用演習	２	〇	2単位

※　シラバスはこちらをご覧ください

2025年度以前入学者

• 経済学部
• 法学部
• 経営学部
• 商学部（2024～2025年度入学者）
• 商学部（2023年度入学者）
• 文学部
• ネットワーク情報学部
• 人間科学部
• 国際コミュニケーション学部

〇必修　◎選択必修

※学部の必修・選択必修とは異なります。

学部	学科	科目	単位数	必修・ 選択必修	修了要件
経済	現代経済	統計学基礎	2	〇	2単位	8単位
		情報入門２	2	〇	2単位
		特殊講義 （人工知能入門）*1	2	〇	2単位
		特殊演習 （データ・AI活用）*1	2	〇	2単位
	生活環境経済	経済データ入門演習	2	◎	2単位	8単位
		現代社会と統計１	2	◎
		情報入門２	2	〇	2単位
		特殊講義 （人工知能入門）*1	2	〇	2単位
		特殊演習 （データ・AI活用）*1	2	〇	2単位
	国際経済	データ分析入門	2	◎	2単位	8単位
		国際経済とデータ分析	2	◎
		現代社会と統計１	2	◎
		情報入門２	2	〇	2単位
		特殊講義 （人工知能入門）*1	2	〇	2単位
		特殊演習 （データ・AI活用）*1	2	〇	2単位
法	法律 政治	データ分析入門	2	〇	2単位	8単位
		情報入門２	2	〇	2単位
		特殊講義 （人工知能入門）*1	2	〇	2単位
		特殊演習 （データ・AI活用）*1	2	〇	2単位
経営	経営 ビジネスデザイン	統計入門	2	〇	2単位	10単位
		情報システム入門	2	〇	2単位
		プログラミング基礎	2	〇	2単位
		特殊講義 （人工知能入門）*1	2	〇	2単位
		特殊演習 （データ・AI活用）*1	2	〇	2単位
商 (2024～2025年度入学者)	マーケティング	ビジネス数理基礎Ⅱ	2	〇	2単位	8単位
		情報基礎Ⅱ	2	〇	2単位
		特殊講義 （人工知能入門）*1	2	◎	2単位
		情報の科学と技術	2	◎
		特殊演習 （データ・AI活用）*1	2	◎	2単位
		データヴィジュアライゼーション	2	◎
		モデルとデータ分析B	2	◎
	会計	ビジネス数理入門	2	〇	2単位	8単位
		情報基礎Ⅱ	2	〇	2単位
		特殊講義 （人工知能入門）*1	2	◎	2単位
		情報の科学と技術	2	◎
		特殊演習 （データ・AI活用）*1	2	◎	2単位
		データヴィジュアライゼーション	2	◎
		モデルとデータ分析B	2	◎
商 (2023年度入学者)	マーケティング	ビジネス数理基礎Ⅱ	2	〇	2単位	8単位
		情報基礎Ⅱ	2	〇	2単位
		特殊講義 （人工知能入門）*1	2	〇	2単位
		特殊演習 （データ・AI活用）*1	2	〇	2単位
	会計	ビジネス数理入門	2	〇	2単位	8単位
		情報基礎Ⅱ	2	〇	2単位
		特殊講義 （人工知能入門）*1	2	〇	2単位
		特殊演習 （データ・AI活用）*1	2	〇	2単位
文	日本文学文化 英語英米文 哲 歴史 環境地理 ジャーナリズム	データ分析入門	2	〇	2単位	8単位
		情報入門２	2	〇	2単位
		特殊講義 （人工知能入門）*1	2	〇	2単位
		特殊演習 （データ・AI活用）*1	2	〇	2単位
ネットワーク情報	ネットワーク情報	情報分析基礎	2	〇	2単位 以上	12単位
		数理リテラシー	2	△
		基礎解析	2	△
		線形代数	2	△
		データ解析１	2	△
		プログラミングと数理	2	◎	2単位 以上
		基礎演習S	4	◎
		特殊講義（人工知能入門）*1	2	〇	2単位
		応用演習（データサイエンス）	4	◎	2単位 以上
		データサイエンス演習１	2	◎
		データサイエンス演習２	2	◎
		特殊演習 （データ・AI活用）*1	2	◎
人間科	心理 社会	数理科学３a	2	〇	2単位	8単位
		情報入門２	2	〇	2単位
		特殊講義 （人工知能入門）*1	2	〇	2単位
		特殊演習 （データ・AI活用）*1	2	〇	2単位
国際 コミュニケーション	日本語	日本語情報処理１	2	〇	2単位	8単位
		日本語情報処理２	2	〇	2単位
		特殊講義 （人工知能入門）*1	2	〇	2単位
		特殊演習 （データ・AI活用）*1	2	〇	2単位
	異文化 コミュニケーション	データ分析入門	２	〇	2単位	8単位
		情報入門２	２	〇	2単位
		特殊講義 （人工知能入門）*1	２	〇	2単位
		特殊演習 （データ・AI活用）*1	２	〇	2単位

*1　ネットワーク情報学部専門科目（学部間相互履修制度により履修可能）
※　シラバスはこちらをご覧ください