（様式８）
数理・データサイエンス・AI教育プログラムとして認定等されたプログラムの変更について
令和 ３年３月３０日
文部科学大臣 殿
国立大学法人琉球大学学長
西田 睦

数理・データサイエンス・AI教育プログラムとして認定等されたプログラムについて、下記のとおり変更します。
記

①学校名

琉球大学

②設置者名

国立大学法人琉球大学

③設置形態

国立大学

④所在地

沖縄県中頭郡西原町⑤プログラム名

データサイエンティスト養成履修カリキュラム⑥認定等の結果

数理・データサイエンス・AI教育プログラ⑦認定等年月日ム（リテラシーレベル）⑧プログラムを改善・進化させるための体制（委員会・組織等）

琉球大学数理データサイエンス教育普及展開事業運営委員会

令和3年8月4日⑨教育プログラム概要の公表
http://www.ged.skr.u-ryukyu.ac.jp/ds_literacy
URL⑩プログラムの自己点検・評価を行う体制（委員会・組織 琉球大学数理データサイエンス教育普及展開事業運営委員会
等）⑪教育プログラムの自己点
検・評価結果の公表URL⑫プログラムを構成している
授業科目について

http://www.ged.skr.u-ryukyu.ac.jp/wpcontent/uploads/2021/07/f17ac2bb51161d20d0f45ac2bbe4ff2e.pdf
全学部・学科に開講されている

⑬変更内容
変更事項

新（変更後）

旧（変更前）

変更年月日なし

R3.4.1「データサイエンティスト養成履修カリ ①データサイエンス概論
キュラム」を構成する２科目（必修）を新 ②データサイエンスのため
1
設のPythonプログラミング
変更理由「データサイエンス概論」を新設し、同カリキュラムへの学生のスムーズな導入を図るとともに、「データサイエンスのためのPythonプログラミング」を新設し、実践的なプログラミング能力を養う目的で変更を行った。
⑭連絡先
所属部署名
E-mail

学生部教育支援課

担当者名

植田聡

kykikaku@acs.u-ryukyu.ac.jp

電話番号

098-895-8124

1

様式２
学校名： 国立大学法人琉球大学
プログラムを構成する授業科目について① 教育プログラムの修了要件

学部・学科によって、修了要件は相違しない② 具体的な修了要件
データサイエンティスト養成履修カリキュラムとして開設される科目のうち１２１０単位以上修得すること。ただし、そのうち１０８単位は必修科目から取得することとする。

③ 授業科目名称

授業科目名称

1 社会科学のための統計入門（必修）2 データサイエンスのための基礎数学
3 データサイエンス初級（必修）
4 経済数学基礎
5 経済数学応用
6 基礎統計学

授業科目名称
26
27
28
29
30
31

7 データサイエンス中級（必修）

32

10

35

11

36

12

37

13

38

14

39

15

40

16

41

17

42

18

43

19

44

20

45

21

46

22

47

23

48

24

49

25

50

33
8 データサイエンス概論（必修）
データサイエンスのためのPythonプログラ
34
9
ミング（必修）

2

様式４

学校名： 国立大学法人琉球大学

プログラムの授業内容・概要① プログラムを構成する授業の内容・概要（数理・データサイエンス・AI（リテラシーレベル）モデルカリキュラムの「導入」、「基礎」、「心得」に相当）
授業に含まれている内容・要素
授業概要
・社会科学研究を行う上で修得すべき基礎的なデータ処理と統計学の基礎を講義する。（社会科学のための統計入門）
・プログラミング言語（Python)を用いて、数値データに加えテキストデータを処理する方法や統計解析の手法を学びデータ解析の力を養う。（データサイエンス初級）
・プログラミング言語（Python)を用いて、主に機械学習の分類問題を学ぶ。（データサイエンス中級）（１）現在進行中の社会変化（第４次産・様々な分野(スポーツ，社会経済，生物・生態，製品の製造過程，在庫管理など)における最先端のデータサイエンスに関する研究を講師の先生に紹介してもらいデータサイエンスの最先端を知る。(データサイエンス概論)

業革命、Society
5.0、データ駆動型社会等）に深く寄与しているものであ

講義テーマ

授業科目名称
社会科学のための統計入門(必修)

データサイエンス初級（必修）り、それが自らの生 データサイエンス中級（必修）
活と密接に結びつい データサイエンス概論（必修）

社会科学と統計学(１)

データサイエンスとは何か？なぜデータサイエンスを学ぶのか？（1）
ガイダンス+Python の復習（1）

データサイエンス×様々な分野(1-15)ている※モデルカリキュラ
ム導入１－１、導入
１－６が該当授業概要
・社会科学研究を行う上で修得すべき基礎的なデータ処理と統計学の基礎を講義する。（社会科学のための統計入門）
・データサイエンスを学ぶ上で必須となる基本的な数学の知識を数学が苦手な学生にも配慮してじっくりと学ぶ。（データサイエンスのための基礎数学）
・プログラミング言語（Python)を用いて、数値データに加えテキストデータを処理する方法や統計解析の手法を学びデータ解析の力を養う。（データサイエンス初級）
・経済学の修得に最低限必要な数学を学習する。（経済数学基礎、経済数学応用）・経済データの分析を行うために必要な基礎的な統計学の理論について講義する。（基礎統計学）（２）「社会で活用されているデータ」

・プログラミング言語（Python)を用いて、主に機械学習の分類問題を学ぶ。（データサイエンス中級）
・様々な分野(スポーツ，社会経済，生物・生態，製品の製造過程，在庫管理など)における最先端のデータサイエンスに関する研究を講師の先生に紹介してもらいデータサイエンスの最先端を知る。(データサイエンス概論)
講義テーマ
授業科目名称
域」は非常に広範囲 社会科学のための統計入門(必修)
基本的な統計科学の知識を体系的に学習する(2-15)であって、日常生活 データサイエンスのための基礎数学(選択)関数，微分積分，行列などの基本的数学を数学が苦手な学生にもわかりやすく伝える(1-15)
や「データの活用領や社会の課題を解決 データサイエンス初級（必修） 実データを「Excel」「Python」を用いて自らの手で解析，グラフ化を行い簡単なレポートにまとめる（2～13）する有用なツールに 経済数学基礎(選択)様々な関数や微分法など基本的な数学の知識を獲得する(1-7)
なり得るもの経済数学応用(選択)

条件付き最適化問題などの数学の知識を獲得する(1-7)
Pythonを用いた機械学習(2-9)

データサイエンス中級（必修）

統計学の知識を体系的に学習する(1-15)※モデルカリキュラ 基礎統計学(選択)データサイエンス×様々な分野(1-15)

ム導入１－２、導入 データサイエンス概論（必修）
１－３が該当3

授業概要

・プログラミング言語（Python)を用いて、数値データに加えテキストデータを処理する方法や統計解析の手法を学びデータ解析の力を養う。（データサイエンス初級）
・プログラミング言語（Python)を用いて、主に機械学習の分類問題を学ぶ。（データサイエンス中級）（３）様々なデータ利活用の現場におけ・様々な分野(スポーツ，社会経済，生物・生態，製品の製造過程，在庫管理など)における最先端のデータサイエンスに関する研究を講師の先生に紹介してもらいデータサイエンスの最先端を知る。(データサイエンス概論)

るデータ利活用事例が示され、様々な適用領域（流通、製造、金融、サービス、インフラ、公共、ヘルスケア等）の知見と組み合わせ

授業科目名称
データサイエンス初級（必修）

講義テーマ

データサイエンスとは何か？なぜデータサイエンスを学ぶのか？（1）

データサイエンス初級（必修） 自分の興味のある現象や課題に対して，「Excel」や「Python」を用いたデータ解析ができるようになる（14～15）
データサイエンス中級（必修）

機械学習と興味あるデータを用いて分類器を作成する(10-15)

データサイエンス概論（必修）

データサイエンス×様々な分野(1-15)ることで価値を創出するもの※モデルカリキュラ
ム導入１－４、導入
１－５が該当

授業概要

・プログラミング言語（Python)を用いて、数値データに加えテキストデータを処理する方法や統計解析の手法を学びデータ解析の力を養う。（データサイエンス初級）
・様々な分野(スポーツ，社会経済，生物・生態，製品の製造過程，在庫管理など)における最先端のデータサイエンスに関（４）活用に当たっする研究を講師の先生に紹介してもらいデータサイエンスの最先端を知る。(データサイエンス概論)ての様々な留意事項（ELSI、個人情報、
データ倫理、ＡＩ社
会原則等）を考慮
し、情報セキュリ
ティや情報漏洩等、

授業科目名称

講義テーマ

データサイエンス初級（必修）

データサイエンスとは何か？なぜデータサイエンスを学ぶのか？（1）

データサイエンス概論（必修）

これまでの講義のまとめ

データを守る上での留意事項への理解をする※モデルカリキュラ
ム心得３－１、心得
３－２が該当4

授業概要

・プログラミング言語（Python)を用いて、数値データに加えテキストデータを処理する方法や統計解析の手法を学びデータ解析の力を養う。（データサイエンス初級）（５）実データ・実
課題（学術データ等を含む）を用いた演・プログラミング言語（Python)を用いて、主に機械学習の分類問題を学ぶ。（データサイエンス中級）・データサイエンスの分野で最もよく利用されるプログラミング言語の一つであるPythonを用いてプログラミングの基礎を学ぶ。(データサイエンスのためのPythonプログラミング)

習など、社会での実例を題材として、「データを読む、説明する、扱う」といった数理・データサイエンス・ＡＩの基本的な活用法に関

講義テーマ

授業科目名称

データサイエンス初級（必修） 自分の興味のある現象や課題に対して，「Excel」や「Python」を用いたデータ解析ができるようになる（14～15）

機械学習と興味あるデータを用いて分類器を作成する(10-15)

データサイエンス中級（必修）

データサイエンスのためのPythonプログラミング(必修)

これまで学んだプログラミングの知識を活かして自分で選んだデータを分析し発表する(15)するもの※モデルカリキュラ
ム基礎２－１、基礎
２－２、基礎２－３が該当② プログラムを構成する授業の内容・概要（数理・データサイエンス・AI（リテラシーレベル）モデルカリキュラムの「選択」に相当）
授業科目名称

授業に含まれている内容・要素

統計及び数理基礎

社会科学のための統計入門（必修），経済数学基礎（選択），経済数学応用（選択），基礎統計学（選択）アルゴリズム基礎

データサイエンスのためのPythonプログラミング(必修)

データ構造とプログ
ラミング基礎

データサイエンス初級（必修），データサイエンス中級（必修），データサイエンスのためのPythonプログラミング(必修)

時系列データ解析
テキスト解析

データサイエンス初級（必修），データサイエンス中級（必修），データサイエンスのためのPythonプログラミング(必修)

画像解析

データサイエンス中級（必修）データハンドリング データサイエンス初級（必修），データサイエンス中級（必修），データサイエンスのためのPythonプログラミング(必修)データ活用実践（教師あり学習）

データサイエンス初級（必修），データサイエンス中級（必修），データサイエンスのためのPythonプログラミング(必修)その他③ プログラムの授業内容等を公表しているアドレス

http://www.ged.skr.u-ryukyu.ac.jp/ds_literacy④ プログラムの学修成果（学生等が身に付けられる能力等）
プログラムは基本的な内容から学習できるように設計されているため，理科系の学部に所属する学生だけでなく，数学が苦手な文科系の学部に所属する学生も，様々なデータ(数値，テキスト，画像など)を活用するための知識を体系的に学習することができる．そして，獲得した知識を利用するデータ分析プロジェクトを実施しており，知識をアウトプットする機会が設けられ，実践的な能力が獲得できるよう配慮されている．また，
データサイエンスが社会のどのような現場で活用されているかの実例やプライバシーなどデータ分析を行う上での注意点についても学習を行い，社会に出てからも役立つ知識を身につけられるプログラムとなっている．

5

科⽬番号
学共108
開講年度
2020

開講学期
第３ｸｫｰﾀｰ

講義コードg00009002

曜⽇時限

開講学部等

⽉3,⽊3

国際地域創造学部国際地域創造学科⑤ 単位数

科⽬名[英⽂名]
社会科学のための統計⼊⾨

2⑥ 担当教員[ローマ字表記]
杉⽥ 勝弘

授業の形態
講義

アクティブラーニング
学⽣が⽂献や資料を調べる②③ 授業内容と⽅法
⼊⾨レベルの統計学について講義をする。統計学とはデータから分析対象の状態を記述したり、⼀部の標本から全体像を探ったり、⾃分のたてた仮説を検証したりする学問である。タイトルにあるように社会科学、特に経済学、経営学、観光科学等には必須の科⽬である。授業は主に講義で使⽤するテキストに従って講義を進める。
尚、2020年度後期はMicrosoft Teamsを使った遠隔授業を⾏う。

URGCC学習教育⽬標
コミュニケーション・スキル、情報リテラシー、問題解決⼒、専⾨性① 達成⽬標１．統計学の基礎として数値だけのデータからエクセル等でグラフを作成し視覚化できるようになる。[コミュニケーション・スキル]
２．データから記述統計を使って様々な特性を知ることができる。[専⾨性] [情報リテラシー]
３．データを統計分析することにより問題点を浮き彫りにすることができる。[問題解決⼒]⑦ 評価基準と評価⽅法（達成⽬標１について）
宿題でエクセル等を使ってデータをグラフ化できているかどうか。
（達成⽬標２について）
期末試験で評価する。
（達成⽬標３について）テキストを読み授業を毎回出席することにより⾝につく事であるが、出席を取るかどうかは受講⼈数次第。
評価⽅法
宿題(30％)と期末テスト(70％)によって評価する。平均をCとする。出席を取る場合は成績に考慮する。

履修条件
特になし

④ 授業計画
1 社会科学と統計学
2 ⺟集団と標本、標本抽出法
3 記述統計（１）︓データの種類とグラフ

6

4 同上
5 記述統計（２）︓ヒストグラムとデータの特性量
6 同上
7 記述統計（３）︓変数間の関係
8 同上
9 記述統計（４）︓回帰分析、最⼩⼆乗法
10 同上
11 確率変数と分布︓確率変数、期待値、分散、確率関数
12 同上
13 確率変数と分布︓ベルヌーイ分布、⼆項分布、ポワソン分布、正規分布
14 統計的推測とは︖
15 仮説検定とは︖

事前学習
テキストを読んで予習する。[１時間]

事後学習
ノートを整理し、テキストの内容と講義で補充された内容をまとめる。[２時間]

教科書にかかわる情報

教科書

書名

コア・テキスト統計学

著者名

⼤屋幸輔著

出版社

新世社

ISBN
出版年

2011

9784883841783

備考

NCID

ライブラリ経済学コア・テキ
スト&最先端, 別巻1

教科書全体備考

参考書にかかわる情報
書名
参考書『Excelで学ぶ統計学』涌井良幸、涌井貞美著

ナ

ツメ社

ISBN

4816334181

NCID

BA61710524

著者名
出版社

出版年

備考

参考書全体備考
使⽤⾔語
⽇本語

メッセージ
この授業は毎回積み上げ式ですから毎回必ず出席し、内容を理解するよう努めること。特に講義の後は復習に⼒を⼊れていただきたい。

オフィスアワー
特になし。事前にメールにて連絡すること。

メールアドレスksugita@grs.u-ryukyu.ac.jp

URL

http://www.cc.u-ryukyu.ac.jp/~ksugita/index.htm

7

科⽬番号
学共117
開講年度
2020

開講学期
前学期

講義コード
g00579001

曜⽇時限

開講学部等

⽊1

国際地域創造学部国際地域創造学科⑤ 単位数

科⽬名[英⽂名]
データサイエンスのための基礎数学

2

Ȓ 担当教員[ローマ字表記]
⼭⽥ 健太[Kenta Yamada]

授業の形態
講義、演習⼜は実験

アクティブラーニング

Ȏȏ 授業内容と⽅法【授業内容】
コンビニの売り上げ，電⾞の乗降記録，インターネット上の書き込みなど⾝の回りの様々なものやサービスが電⼦化され，コンピュータには⽇々膨⼤なデータが蓄積される時代になりました．そして，多くの企業がこれらのデータを活⽤した事業に取り組もうとし始めていますが，データサイエンティストはまだ少ないのが現状です．
また，データサイエンスを学習する際に数学は必須になります．本講義では，データサイエンスを学習する上で特に重要な基本的な数学に重点を置いて講義を⾏います．さらに，プログラミング⾔語「Python」を⽤いて数式の処理や描画をすることで直感的に数式を理解できるようになることを⽬指します．
【授業の⽅法】
最初にデータサイエンスに必要な数学の基本的内容をまとめ，その後，演習問題を解くことで定着を図る．また，「Python」を⽤いて，数式の処理や描画を⾏う．

URGCC学習教育⽬標
情報リテラシー、問題解決⼒① 達成⽬標・データサイエンスに必要な基本的な数学の知識を⾝につけ，数式の意味を他⼈に説明できるようになる．
・「Python」を⽤いて数式の処理やグラフなどを描画できるようになる．

⑦ 評価基準と評価⽅法
毎回授業内で作成する⼩レポート50%
期末レポート50%

履修条件
ノートパソコンを持参すること④ 授業計画
1. ガイダンス︓なぜ数学を学ぶのか，データサイエンスに必要な数学
2. 数列︓等差数列，等⽐数列
3. 数列︓数列を⽤いたモデリング
4. 関数︓多項式関数，指数関数，対数関数，冪函数，三⾓関数
5. 微分︓微分とは何か︖, 微分の定義，初等関数の微分
6. 積分︓積分とは何か︖, 積分の定義，初等関数の積分8

7. これまでの復習
8. 微分⽅程式︓微分⽅程式とは何か︖，微分⽅程式を解く
9. 微分⽅程式︓微分⽅程式を⽤いたモデリング
10. ベクトルと⾏列の基礎︓ベクトルや⾏列を⽤いた表現⽅法，内積11. ベクトルと⾏列の応⽤１︓固有値，固有ベクトル12. ベクトルと⾏列の応⽤２︓主成分分析
13. 確率・統計１︓平均，標準偏差，z値，相関係数14. 確率・統計２︓２項分布，ポアソン分布，正規分布，べき分布，指数分布15. まとめ

事前学習
事前に配布資料に⽬を通しどのような内容を学習するのかを確認する．

事後学習
宿題を⾏う．授業を⾏った内容を確認し，「python」のコマンドをもう⼀度実⾏する．

教科書にかかわる情報

教科書全体備考

参考書にかかわる情報

参考書

書名

データサイエンスのための数学

著者名

椎名洋, 姫野哲⼈, 保科架⾵著 ; 清⽔昌平編

出版社

講談社

書名
参考書

著者名
出版社

出版年

ISBN

2019

4065169984

備考 データサイエンス⼊⾨

NCID

Pythonによるデータ分析⼊⾨ : NumPy、pandasを使ったデータ処理
Wes McKinney著 ; 瀬⼾⼭雅⼈, ⼩林儀匡, 滝⼝開

ISBN

資訳
オライリー・ジャパン

出版年

2018

NCID

参考書全体備考

使⽤⾔語
⽇本語

メッセージ
新型コロナウイルスの影響のため初回の授業は，5⽉14⽇の予定です．

オフィスアワー
⽊曜10:30〜11:30 ⽂系講義棟 521
事前に下記メールアドレスへ連絡しアポイントメントをとるようにしてください

メールアドレスk-yamada@eve.u-ryukyu.ac.jp

URL

9487311845X

備考

科⽬番号
学共119
開講年度
2020

開講学期
前学期

講義コード
g00580001

曜⽇時限

開講学部等

⽕1

国際地域創造学部国際地域創造学科⑤ 単位数

科⽬名[英⽂名]
データサイエンス初級

2⑥ 担当教員[ローマ字表記]
⼭⽥

健太 [Kenta Yamada]

授業の形態
講義

アクティブラーニング
学⽣が⾃⾝の考えを発表する、学⽣が⽂献や資料を調べる

Ȏȏ 授業内容と⽅法【授業内容】
コンビニの売り上げ，電⾞の乗降記録，インターネット上の書き込みなど⾝の回りの様々なものやサービスが電⼦化され，コンピュータには⽇々膨⼤なデータが蓄積される時代になりました．そして，多くの企業がこれらのデータを活⽤した事業に取り組もうとし始めていますが，膨⼤なデータの解析は，まだ歴史も浅くExcelなど表計算ソフトでは解析できない場合もしばしばあります．このような背景から，膨⼤なデータを解析でき，そこから有⽤な知⾒を引き出せる⼈材(データサイエンティスト)が社会から強く求められていますが，まだ少ないのが現状です．そこで，Excelを⽤いた基本的なデータ分析から始め，⼤規模なデータも処理可能であり多くのデータサイエンティストにも利⽤されているプログラ
ミング⾔語「Python」を⽤いて，できる限り⾝の回りのデータの解析を⾏い，社会のニーズに応えられる技術⼒を⾝につけられるよう授業を⾏います．
【授業の⽅法】
最初に統計学の知識などを説明した後，実データを「Excel」「Python」を⽤いて⾃らの⼿で解析，グラフ化を⾏い簡単なレポートにまとめる．データ解析プロジェクトでは，⾃ら解析するデータを選び，これまでの知識をフル活⽤したデータ解析を⾏い，得られた結果の発表を⾏う．

URGCC学習教育⽬標
情報リテラシー、問題解決⼒① 達成⽬標・「Excel」や「Python」を⽤いたデータ解析ができるようになる．
・⾃分の興味のある現象や課題に対して，データサイエンスの基礎的な知識を⽤いることで，現象の理解や課題の解決を図れるようになる．
・得られた知識を効果的に他⼈に説明できるようになる．

⑦ 評価基準と評価⽅法
毎回授業内で作成する⼩レポート 50%
データ分析プロジェクト発表会の内容 25%
データ分析プロジェクトを基にした期末レポート 25%

履修条件
ノートパソコンを持参すること④ 授業計画
1. ガイダンス︓データサイエンスとは何か︖なぜデータサイエンスを学ぶのか︖
2. データ分析のための環境構築︓「Excel」「Python」「MeCab」などのインストール,Pythonの基本的操作

10

3. みんなの好きな数を調べてみよう(Excel, Pythonによる単変量解析)︓平均値，標準偏差，中央値，四分位，標準化(z値)，箱ひげ図
4. サッカーの得点や⾝⻑の分布を描いてみよう(Pythonによる分布の描画)︓ヒストグラム，確率密度関数，ポアソン分布，正規分布，べき分布
5. 野球のスコアの関係を調べよう(Excel, Pythonによる多変量解析)︓相関係数(ピアソンの積率相関，スピアマンの順位相関)，最⼩⼆乗法、回帰分析
6. ⼩説(⾛れメロス)を解析してみよう(pythonによるテキストマイニング)︓形態素解析、単語の頻度分布
7. 薬に効果があるかを検定してみよう(pythonによる検定)︓p値，Fisher検定，カイ⼆乗検定
8. タピオカブームの推移を調べてみよう(pythonによる時系列の分析)︓時系列の描画，指数関数，べき関数，⾃⼰相関関数
9. 効率的に作業をしよう(pythonでの作業の効率化)︓スクリプト，⾃作関数，繰り返しの処理(for⽂), 条件分岐(if⽂)
10. 地下鉄の路線図ネットワークを解析してみよう(pythonによる複雑ネットワーク分析)︓ネットワークの可視化，リンク数，ノード数，コミュニティースモールワールド性，中⼼性11. データ解析プロジェクト1︓解析するデータを決める，データの下処理を⾏う
12. データ解析プロジェクト2︓データを解析する①13. データ解析プロジェクト3︓データを解析する②
14. データ解析プロジェクト4︓発表資料の作成
15. データ解析プロジェクト発表会

事前学習
事前に配布資料に⽬を通しどのような内容を学習するのかを確認する．

事後学習
授業を⾏った内容を確認し，「python」のコマンドをもう⼀度実⾏する．

教科書にかかわる情報

教科書全体備考

参考書にかかわる情報
書名
参考書

著者名
出版社
書名

参考書

Pythonによるデータ分析⼊⾨ : NumPy、pandasを使ったデータ処理
Wes McKinney著 ; 瀬⼾⼭雅⼈, ⼩林儀匡, 滝⼝開ISBN487311845X

備考資訳
オライリー・ジャパン

出版年

2018

NCID

ソーシャルメディアの経済物理学 : ウェブから読み解く⼈間⾏動

著者名

⾼安美佐⼦編著

出版社

⽇本評論社

ISBN
出版年

2012

NCID

参考書全体備考
使⽤⾔語
⽇本語

メッセージ
新型コロナウイルスの影響のため初回の授業は，5⽉12⽇の予定です．

オフィスアワー
⽊曜10:30〜11:30 ⽂系講義棟 521
事前に下記メールアドレスへ連絡しアポイントメントをとるようにしてください
メールアドレスk-yamada@eve.u-ryukyu.ac.jp
URL

114535556784

備考

科⽬番号
B経済101
開講年度
2020
講義コード
g00238001

開講学期
第１ｸｫｰﾀｰ

曜⽇時限

開講学部等

⽕6〜7

国際地域創造学部国際地域創造学科⑤ 単位数

科⽬名[英⽂名]
経済数学（基礎）2⑥ 担当教員[ローマ字表記]
岩橋 培樹

授業の形態
講義

アクティブラーニング

Ȏȏ 授業内容と⽅法
今年の経済数学は遠隔講義とします
教務情報システムを通じて課題を出します（合計5回の課題に合格することで単位を認定）。
受講⽣は各⾃、課題を確認し、期限までに提出すること。
※教務情報システムからの課題（メッセージ）を必ず受け取れる状態にしておくこと。
もし課題が受け取れていない場合、教員にメールで相談すること。あとから、課題を受け取れていないと主張しても単位は認めません。

⼤学レベルの経済学を学ぶために必要な数学の習得を⽬的とする。
授業は、講義（6限）＋演習（7限）をサイクルとして進⾏する。
⾼校レベルでの数学の到達度が不⼗分な学⽣がいる可能性を勘案して、まずは⾼校数学の復習から始め、関数論や微分法の基礎的な⼿法について学習する。

URGCC学習教育⽬標
問題解決⼒、専⾨性① 達成⽬標
2年次以降のコースワークに必要な数学の知識、技術、思考法を習得する。
（専⾨性・問題解決⼒）⑦ 評価基準と評価⽅法
受講⽣は、⽤意された演習問題を全てこなした上で、定期試験で⼀定以上の点数を満たすことが求められる。

履修条件
特になし（1年次必修科⽬）④ 授業計画
以下のトピックスをそれぞれ１〜２のサイクルとして進⾏していく。
① ⾼校数学の復習
多項式関数、指数関数、対数関数の特徴② 微分法の基礎
多項式関数、指数関数、対数関数の特徴の微分法

12

積の微分、商の微分、合成関数の微分③ 微分法の応⽤
極値を求める、グラフを書く、テイラー展開、ロピタルの定理④ 微分法－経済学への応⽤・前編
消費者と⽣産者の最適化⾏動（ミクロ経済学への応⽤）
貨幣需要関数の導出（マクロ経済学への応⽤）

事前学習
⾼校数学の知識が不⼗分な学⽣は事前に復習しておくこと

事後学習
演習プリントをよく復習すること

教科書にかかわる情報

教科書全体備考

参考書にかかわる情報
書名
参考書

⼤学新⼊⽣のための数学⼊⾨（共⽴出版）

出版社
書名
参考書

出版年

著者名
書名

出版年
ゼロからはじめる線形代数（講談社）

著者名
出版社

参考書

出版年

書名

経済学で出る数学 : ⾼校数学からきちんと攻める

著者名

尾⼭⼤輔, 安⽥洋祐編著

出版社

⽇本評論社

出版年

4320017692

備考

NCID

ゼロからはじめる微分積分（講談社）

出版社
参考書

ISBN

著者名

2013

参考書全体備考
使⽤⾔語
⽇本語

メッセージ

オフィスアワー

講義後
メールアドレス
roki@ll.u-ryukyu.ac.jp
URL

13

ISBN

406154652X

NCID

BA51785072

ISBN

4061546538

NCID

BA5677403X

ISBN

9784535556591

NCID

BB12015560

備考

備考

備考

科⽬番号
B経済102
開講年度
2020
講義コード
g00239001

開講学期
第２ｸｫｰﾀｰ

曜⽇時限

開講学部等

⽕6〜7

国際地域創造学部国際地域創造学科⑤ 単位数

科⽬名[英⽂名]
経済数学（応⽤）2⑥ 担当教員[ローマ字表記]
岩橋 培樹

授業の形態
講義

アクティブラーニング

Ȏȏ 授業内容と⽅法
⼤学レベルの経済学を学ぶために必要な数学の習得を⽬的とする。
授業は、講義（6限）＋演習（7限）をサイクルとして進⾏する。
経済学を学習する上で必要となる関数論や微分法の応⽤⼿法について学習する。

URGCC学習教育⽬標
問題解決⼒、専⾨性① 達成⽬標
2年次以降のコースワークに必要な数学の知識、技術、思考法を習得する。
（専⾨性・問題解決⼒）⑦ 評価基準と評価⽅法
受講⽣は配布される演習問題を全てこなした上で、定期試験で⼀定以上の点数をとることが求められる。

履修条件
特になし（2年次必修科⽬）④ 授業計画
以下のトピックスを扱う① 3変数関数の微分法・Ⅰ
偏微分、全微分⽅程式、陰関数定理② 3変数関数の微分法・Ⅱ極値の求め⽅、最適化問題とラグランジュ乗数法③ 3変数関数の微分法 - 経済学への応⽤
コブ＝ダグラス関数と消費者の最適⾏動、最⼩⼆乗法

事前学習

14

⾼校数学の知識が不⼗分な学⽣は事前に復習しておくこと

事後学習
演習プリントをよく復習すること

教科書にかかわる情報

教科書全体備考

参考書にかかわる情報
書名
参考書

⼤学新⼊⽣のための数学⼊⾨（共⽴出版）

出版社
書名
参考書

出版年

書名

ゼロからはじめる微分積分（講談社）
出版年
ゼロからはじめる線形代数（講談社）

著者名
出版社

参考書

出版年

書名

経済学で出る数学 : ⾼校数学からきちんと攻める

著者名

尾⼭⼤輔, 安⽥洋祐編著

出版社

⽇本評論社

出版年

4320017692

備考

NCID

著者名
出版社

参考書

ISBN

著者名

2013

参考書全体備考

使⽤⾔語
⽇本語

メッセージ

オフィスアワー
講義後

メールアドレス
roki@ll.u-ryukyu.ac.jp

URL

15

ISBN

406154652X

NCID

BA51785072

ISBN

4061546538

NCID

BA5677403X

ISBN

9784535556591

NCID

BB12015560

備考

備考

備考

科⽬番号
B経済107
開講年度

開講学期

2020

第２ｸｫｰﾀｰ

講義コードg00244001

曜⽇時限

開講学部等

⽔6,⽊7

国際地域創造学部国際地域創造学科⑤ 単位数

科⽬名[英⽂名]基礎統計学

2⑥ 担当教員[ローマ字表記]
⾼岡 慎

授業の形態
講義

アクティブラーニング

Ȏȏ 授業内容と⽅法-------------------------重要---------------------------------本講義は連休明けの5⽉7⽇以降に対⾯授業を開始する予定でしたが、その後に全学の⽅針として前学期の授業を全⾯的に遠隔で実施するされることが決定されたため、本講義についてもwebclassを利⽤した
遠隔授業に切り替えることとします。
本講義を履修する⼈は、5⽉7⽇以降にwebclassにアップロード
される情報を良く確認し、各⾃で学習を進めてください。
情報は随時更新されるので、指定教科書の指定箇所または、
webclassを通して配布されるPDF教材の指定箇所を指⽰に従って読み進めてください。
今後はwebclass上で⼩テストやレポート課題等を出題しつつ進めてゆく予定です。

------【重要】新型コロナウィルスへの対応-----■基礎統計学

国創・夜・第２クォーター・⽔６および⽊７■授業開始⽇
6⽉10⽇6限■授業の追加登録・履修取り消しの⽅法
・⽅法︓下記のサイトを参照し、必要事項を記⼊し、送信ボタンを押すと許可コードが表⽰されるので、コードを確認してweb登録の修正を⾏うこと。
・URL︓https://forms.gle/6nEyaCRNktyQFMuN7-------------------------------------------------------------------経済データの分析を念頭に置いて、統計学の基礎を学習する。

URGCC学習教育⽬標
問題解決⼒、専⾨性

16

① 達成⽬標
基礎的な統計学を理解し、パソコンを利⽤したデータ分析ができるようになること。[専⾨性・問題解決⼒]⑦ 評価基準と評価⽅法
宿題1回または2回(50%)、期末試験(50%)により評価
宿題はパソコンを⽤いたデータ分析を含む

履修条件
・国際地域創造学部・経済学プログラムの学⽣は必修
・本科⽬は第1クォーターの「社会科学のための統計⼊⾨」と連続する内容になっているため、「社会科学のための統計⼊⾨」の履修をしていることが前提となる。

④ 授業計画
第01〜03回2項分布、正規分布、カイ2乗分布、t分布

第04〜07回

⺟集団と標本分布、正規分布と中⼼極限定理︓

第08〜09回

推定論第10〜11回

仮説検定

第12〜13回

回帰分析

第14〜15回

最尤法、質的選択モデル

期末試験

事前学習
指定教科書を事前に読んでおくこと

事後学習
・授業内容の復習
・インターネットを通した統計データの⼊⼿など、コンピュータを利⽤した実習教科書にかかわる情報

教科書

書名

コア・テキスト統計学

著者名

⼤屋幸輔

出版社

新世社

ISBN
出版年

2011

教科書全体備考
参考書にかかわる情報
参考書全体備考
使⽤⾔語
⽇本語
メッセージ
オフィスアワー

メールで問い合わせること

メールアドレス
takaoka@ll.u-ryukyu.ac.jp
URL

17

NCID

4883841782

備考

ライブラリ経済学コア・テキ
スト&最先端, 別巻1

科⽬番号
経済316
開講年度
2020

開講学期
後学期

講義コード
g00607002

曜⽇時限

開講学部等

⽕2

国際地域創造学部国際地域創造学科⑤ 単位数

科⽬名[英⽂名]
データサイエンス中級

2⑥ 担当教員[ローマ字表記]

⼭⽥ 健太 [Kenta Yamada]
授業の形態
講義、実習

アクティブラーニング
学⽣が⾃⾝の考えを発表する、学⽣が⽂献や資料を調べる

Ȏȏ 授業内容と⽅法【授業内容】
⾼度情報化社会になりコンビニの売り上げ，電⾞の乗降記録，インターネット上の書き込みなど⾝の回りの様々なものやサービスが電⼦化され，コンピュータには⽇々膨⼤なデータが蓄積される時代になりました．そして，多くの企業がこれらのデータを活⽤した事業に取り組もうとし始めていますが，膨⼤なデータの解析は，まだ歴史も浅くExcelなど表計算ソフトでは解析できない場合もしばしばあります．データサイエン
ス初級では表計算ソフト「Excel」とプログラミング⾔語「Python」を⽤いて統計処理，⾃然⾔語処理，時系列解析，複雑ネットワーク分析などの⼿法を実データ解析を通して実践的に学びました．
データサイエンス中級では機械学習の分類問題を主に学習し，より⾼度な分析⼿法を⾝につけデータサイエンティストとして社会のニーズに応えられる技術⼒を⾝につけられるよう授業を⾏います．
【授業の⽅法】
最初に統計学の知識などを説明した後，実データを「Python」を⽤いて⾃らの⼿で解析，グラフ化を⾏い簡単なレポートにまとめる．データ
解析プロジェクトでは，⾃ら解析するデータを選び，これまでの知識をフル活⽤したデータ解析を⾏い，得られた結果の発表を⾏う．

URGCC学習教育⽬標
情報リテラシー、問題解決⼒、専⾨性① 達成⽬標・統計解析ソフト「Python」を⽤いて⾼度なデータ解析ができるようになる．
・⾃分の興味のある現象や課題に対して，データサイエンスの知識を⽤いることで，現象の理解や課題の解決を図れるようになる．
・得られた知識を効果的に他⼈に説明できるようになる．

⑦ 評価基準と評価⽅法
毎回授業内で作成する⼩レポート 50%
データ分析プロジェクト発表会の内容 25%
データ分析プロジェクトを基にした期末レポート 25%

履修条件
ノートパソコンを持参すること
データサイエンス初級を履修済み，または履修中であること④ 授業計画
1. ガイダンス＋pythonの復習
2. 正解データを作ろう︓教師あり(なし)学習，モデルの評価指標

18

3. 新聞記事を⾃動分類しよう1︓複数⽂章の形態素解析，Document-term matrix，決定⽊，サンプリング，交差検定
4. 新聞記事を⾃動分類しよう2︓回帰⽊、ランダムフォレスト、ブースティング
5. 新聞記事を⾃動分類しよう3︓ロジスティック回帰，リッジ回帰，ラッソ回帰，Elastic Net
6. 新聞記事を⾃動分類しよう4︓ベイズの定理，ナイーブベイズ
7. ⼿書き⽂字を読み取ろう(MNISTの⼿書き⽂字をディープラーニングで読み取る)︓ニューラルネット，深層学習，画像認識
8. 新聞記事を⾃動分類しよう5(記事判別をディープラーニングで実装する)︓判別分析，精度向上，学習のテクニック
9. Kaggleを使ってみよう︓Kaggleとは何か︖，アカウントの作成，タイタニック号の⽣存者の特徴分析
10. データ解析プロジェクト1︓解析するデータを決める，データの下処理を⾏う
11. データ解析プロジェクト2︓データを解析する①12. データ解析プロジェクト3︓データを解析する②
13. データ解析プロジェクト4︓データを解析する③
14. データ解析プロジェクト5︓発表資料の作成
15. 発表会

事前学習
事前に配布資料に⽬を通しどのような内容を学習するのかを確認する．

事後学習
授業を⾏った内容を確認し，「Python」のコマンドをもう⼀度実⾏する．

教科書にかかわる情報

教科書全体備考

参考書にかかわる情報
書名
参考書

参考書

著者名

Pythonによるデータ分析⼊⾨ : NumPy、pandasを使ったデータ処理
Wes McKinney著 ; 瀬⼾⼭雅⼈, ⼩林儀匡, 滝⼝開ISBN487311845X

備考

資訳

出版社

オライリー・ジャパン

書名

はじめてのパターン認識

著者名

平井有三著

出版社

森北出版

出版年

2018

NCID
ISBN

出版年

2012

NCID

参考書全体備考

使⽤⾔語
⽇本語

メッセージ

オフィスアワー
⽊曜10:30〜11:30 ⽂系講義棟 521
事前に下記メールアドレスへ連絡しアポイントメントをとるようにしてください
メールアドレスk-yamada@eve.u-ryukyu.ac.jp

URL

19

4627849710

備考

科目番号
学共222

教室

登録人数

文講114

開講年度
2021

期間
前学期

講義コード
g00628001

100
曜日時限

履修登録方法
抽選対象

開講学部等

木1

国際地域創造学部国際地域創造学科⑤ 単位数

科目名[英文名]
データサイエンス概論

2⑥ 担当教員[ローマ字表記]
山田

健太[Kenta Yamada]

授業の形態
講義

アクティブラーニング
学生が文献や資料を調べる

Ȏȏ 授業内容と方法
商品の売り上げ，インターネット上の書き込み，サッカーの試合中の人やボール動きや生体情報など身の回りの様々なものやサービスが電子化され，コンピュータには日々膨大なデータが蓄積される時代になりました．これらのデータを分析することにより，様々な仮説検証が行えるよ
うになり新たな学術的な発見やサービス開発が行われ始めています．
本講義では，スポーツ，社会経済，生物・生態，製品の製造過程，在庫管理など様々な分野における最先端のデータサイエンスに関する研究を講師の先生に紹介してもらい，背景（ドメイン）知識，データの取得から下処理・分析・モデリングの方法，そして実社会への応用などを学ぶことによってデータサイエンスの知識を深めます．
※新型コロナウィルスの感染状況に応じて，対面またはオンライン(Teams， WebClass)で行います．詳細はTeamsでアナウンスします．

URGCC学習教育目標
情報リテラシー、問題解決力、専門性① 達成目標様々な分野における最先端のデータサイエンスに関する研究を聞きデータサイエンスの概要や手法を理解する．また，毎回の小レポートを作成することによって，講演を聞いてその要点をまとめる力や質問する力を身につける．[情報リテラシー，問題解決力，専門性]⑦ 評価基準と評価方法
毎回授業内で作成する小レポート

100%

履修条件

④ 授業計画
1. 4/15 [オンライン]ガイダンス：授業の進め方．データサイエンスとは何か？なぜデータサイエンスを学ぶのか？
2. 4/22 [オンライン] データサイエンス×企業ネットワーク

講師：高安秀樹先生(（株）ソニーコンピュータサイエンス研究所,東京工業大学)

3. 4/30 休講
4. 5/6 [オンライン] データサイエンス×触覚

講師：田中由浩先生(名古屋工業大学)

5. 5/13 [オンライン] データサイエンス×赤ちゃん

講師：吉田さちね先生(東邦大学)

6. 5/20 [オンライン] データサイエンス×半導体工場

講師：高安秀樹先生(（株）ソニーコンピュータサイエンス研究所,東京工業大学)

7. 5/27 [対面] データサイエンス×テキストデータ

講師：榊剛史先生(株式会社ホットリンク)

8. 6/3 [対面] データサインエス×マーケティング

講師：三浦航先生(楽天株式会社)

9. 6/10 [オンライン] データサイエンス×認知講師：松宮一道先生(東北大学)

10. 6/17 [対面] データサイエンス×サッカー

講師：山本健先生(琉球大学)

20

11. 6/24 [オンライン] データサイエンス×在庫管理・自動発注
12. 7/1 [対面] データサイエンス×まばたき

13. 7/8 [オンライン] データサイエンス×コウモリ
14. 7/15 [対面] データサイエンス×生態系

講師：江崎貴裕先生(東京大学)

講師：中野珠実先生(大阪大学)
講師：飛龍志津子先生(同志社大学)

講師：島田 尚先生(東京大学)

15. 7/29 [対面] データサイエンス×ソーシャルメディア，まとめ

講師：山田健太 (琉球大学)※ 対面授業は新型コロナウィルスの感染状況によってオンライン授業に変更になることがあります
4/15， 5/13はオンラインに変更になりました．

事前学習
データサイエンス×〇〇の〇〇の部分について事前に調べる．またデータを用いてどのようなアプローチが可能かについて考える．

事後学習
授業の講演内容に関して書籍やインターネットで調べ知識を掘り下げる．また，どのようなデータがあればさらに研究が進展するかについて考察する．

教科書にかかわる情報

教科書全体備考

参考書にかかわる情報

参考書全体備考

使用言語
日本語

メッセージ

オフィスアワー
火曜10:30〜11:30 文系研究棟 521
事前に下記メールアドレスへ連絡しアポイントメントをとるようにしてください

メールアドレスk-yamada@grs.u-ryukyu.ac.jp

URL

21

科目番号
経済317

教室

開講年度
2021

30

期間
後学期

講義コード
g00629002

登録人数

文講104
曜日時限

履修登録方法
抽選対象

開講学部等

火2

国際地域創造学部国際地域創造学科⑤ 単位数

科目名[英文名]
データサイエンスのためのＰｙｔｈｏｎプログラミング2⑥ 担当教員[ローマ字表記]
山田

健太 [Kenta Yamada]

授業の形態
講義、演習又は実験

アクティブラーニング
学生が文献や資料を調べる

Ȏȏ 授業内容と方法【授業内容】
商品の売り上げ，インターネット上の書き込み，GPSや遺伝子情報など身の回りの様々なものやサービスが電子化され，コンピュータには日々
膨大なデータが蓄積される時代になりました．これらのデータを分析することにより，様々な仮説検証が行えるようになり新たな学術的な発見やサービス開発が行われ始めています．このようなデータを用いた分析やサービスを開発する上で，プログラミングは欠かすことのできない技
術です．本講義では，データサイエンスの分野で最もよく利用されるプログラミング言語の一つであるPythonについて学習します．
【方法】
最初にPythonプログラミングの知識などを説明した後，実際に自分でコードを書き実行することで実践的な実力を身につけます．
※新型コロナウィルスの感染状況に応じて，対面またはオンライン(Teams， WebClass)で行います．詳細はTeamsでアナウンスします．

URGCC学習教育目標
自律性、情報リテラシー、問題解決力① 達成目標・プログラミングやPythonの必要性を理解する[情報リテラシー]
・基本的なPythonプログラムをコーディングできるようになる[情報リテラシー]
・エラーの意味を理解し，自分で解決できるようになる[自律性，問題解決力]⑦ 評価基準と評価方法
毎回の授業内で作成する小レポート：70%
期末レポート：30%

履修条件
データサイエンス初級を受講していること．

④ 授業計画
1. ガイダンス：授業の進め方．なぜPythonプログラミングを学ぶのか？
2. Pythonプログラミングのための環境構築
3. Pythonのデータ型①
4. Pythonのデータ型②
5. 繰り返し処理と条件判断処理①
6. 繰り返し処理と条件判断処理②22

7. 文字列操作と正規表現①
8. 文字列操作と正規表現②
9. 中間まとめ
10. 関数とモジュール①
11. 関数とモジュール②
12. オブジェクトとクラス①
13. オブジェクトとクラス②
14. オブジェクトとクラス③
15. 最終まとめ

事前学習
単元の内容について書籍やインターネットなどで調べる．

事後学習
宿題の練習問題を解き技術の定着を図る．

教科書にかかわる情報

教科書全体備考
授業で配布する資料を教科書とします．

参考書にかかわる情報

参考書全体備考
受講生の理解度などをみて適宜参考書を紹介します．

使用言語
日本語

メッセージ

オフィスアワー
火曜12:00〜13:00 文系研究棟 521
事前に下記メールアドレスへ連絡しアポイントメントをとるようにしてください

メールアドレスk-yamada@eve.u-ryukyu.ac.jp

URL

23

令 和 3( 2021) 年 度 入 学 生 向 け

国際地域創造学部データサイエンティスト養成履修カリキュラム
カリキュラムの背景と目標
文部科学省「数理及びデータサイエンスに係る教育強化」協力校に本学が選定され、国際地域創造学部で事業を先行実施することに伴い、開設されたのが国際地域創造学部データサイエンティスト養成履修カリキュラムです。
今後、数理・データサイエンスの基礎知識は、専門分野に限らず、全国すべての大学の学生が身に付ける素養として位置付けられる方向に進んでいます。
本カリキュラムは、データサイエンス（データを処理し、高度なデータ解析を行う分野）の初級・中級程度の能力を養い、養った力を様々な分野における「価値創造」につなげることのできる人材を養成することを目指します。

科目の開講時期

受講対象の学生• 国際地域創造学部の在学生（プログラム配属後は全プログラム所属学生）• 国際地域創造学部以外の他学部生も受講可

修了認定証の発行
必要な科目を履修し、単位を修得した者にはデータサイエンティストの素養を国際
地域創造学部が証明する「認定証」を交付します。認定証は、プログラムの選択に関係なく発行します。
認定証交付に必要な修得単位数は、12単位以上です（令和３（2021）年度入学生の場合）。
令和２（2020）年度以前入学生（一部改訂）「データサイエンス上級」は、「データサイエンスのためのPython プログラミン
グ」の単位を修得することで認定します（単位の読み替え可）。「データサイエンス概論」の履修は可能ですが、認定証交付の条件には該当しません。従来どおり、
認定証交付に必要な修得単位数は10 単位以上です。

科目履修の流れ(モデルケース)
モデルケースとして、次のような科目の履修をオススメします。 数学に苦手意識を持つ皆さんは、数学を選択しない履修も可能です。この機会に数学への苦手意識を克服したい皆さんは「データサイエンスのための基礎数学」や「経済数学」にチャレンジしてみてください。

24

（備考）

① ※ 必ず履修しなければならない科目☆ いずれか１科目以上を選択し、必ず履修しなければならない科目② 上記表内の年次は、「その年次を含む、より高年次の学生まで履修可能」であることを示します。
③ Q1・Q2・Q3・Q4は、各クォーターを示します。
④ 科目の詳細は、時間割配当表とシラバスを参照してください。