様式１
数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度（リテラシーレベル） 申請様式
琉球大学

① 学校名

国立大学法人琉球大学② 大学等の設置者③ 設置形態国立大学
沖縄県中頭郡西原町字千原１番地④ 所在地⑤ 申請するプログラム又は授業科目名称 データサイエンティスト養成履修カリキュラム
令和２年度⑥ プログラムの開設年度
826

（常勤）

⑦ 教員数

（非常勤）

人

⑧ プログラムの授業を教えている教員数
1,547⑨ 全学部・学科の入学定員

383

人

4

人

人

⑩ 全学部・学科の学生数（学年別）

7,094

総数

１年次

1,614

人

２年次

1,625

人

３年次

1,708

人

４年次

1,909

人

５年次

115

人

６年次

123

人

人

⑪ プログラムの運営責任者（責任者名）

石原昌英

（役職名）

学部長

⑫ 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（責任者名）

獺口浩一

（役職名）

教授

⑬ プログラムの自己点検・評価を行う体制（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（責任者名）

獺口浩一

（役職名）

教授

認定教育プログラム⑭ 申請する認定プログラム
連絡先
所属部署名 学生部教育支援課
E-mailkykikaku@acs.u-ryukyu.ac.jp

1

担当者名

植田聡

電話番号

098-895-8124

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１０単位以上修得すること。ただし、そのうち８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
7 データサイエンス中級（必修）8
9

授業科目名称
26
27
28
29
30
31
32
33
34

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

2

様式３
学校名： 国立大学法人琉球大学
プログラムの履修者数等の実績について
学部・学科名称
人文社会学部 （人文科学）
国際地域創造学部 （社会科学）
教育学部 （教育）理学部 （理学）
医学部 （保健）工学部 （工学）
農学部 （農学）
観光産業科学部 （社会科学）
法文学部 （人文科学）

合 計

収容
定員

令和2年度 令和元年度 平成30年度 平成29年度 平成28年度 平成27年度 履修者数
履修者数 修了者数 履修者数 修了者数 履修者数 修了者数 履修者数 修了者数 履修者数 修了者数 履修者数 修了者数

610
1055
560
800
937
1440
570
144
431

0
233
0
10
1
1
0
5
8

0
0
0
0
0
0
0
0
0

6547

258

0

0

0

3

0

0

0

0

0

0

0

0

合計

履修率

0
0%
233
22%
0
0%
10
1%
1
0%
1
0%
0
0%
5
3%
8
2%
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258
4%

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
業革命、Society
授業科目名称
5.0、データ駆動型社会等）に深く寄与 社会科学のための統計入門
しているものであ
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
いている

講義テーマ
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）※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）
・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）（２）「社会で活用されているデータ」や講義テーマ
授業科目名称「データの活用領
基本的な統計科学の知識を体系的に学習する(2-15)
域」は非常に広範 社会科学のための統計入門(必修)囲であって、日常生 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)
活や社会の課題を 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）
解決する有用な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)
ツールになり得るも 経済数学基礎(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)の経済数学応用(選択)Pythonを用いた機械学習(2-9)
データサイエンス中級（必修）※モデルカリキュラ
統計学の知識を体系的に学習する(1-15)
基礎統計学(選択)ム導入１－２、導入
１－３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）
・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るデータ利活用事
講義テーマ
授業科目名称例が示され、様々な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）
適用領域（流通、製造、金融、サービ
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）
ス、インフラ、公共、 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)
ヘルスケア等）の知見と組み合わせる
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）（４）活用に当たっての様々な留意事項（ELSI、個人情報、
授業科目名称
データ倫理、ＡＩ社会 データサイエンス初級（必修）原則等）を考慮し、
情報セキュリティや情報漏洩等、データを守る上での留意事項への理解をする

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）※モデルカリキュラ
ム心得３－１、心得
３－２が該当5

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）（５）実データ・実課
題（学術データ等を含む）を用いた演習など、社会での実例
講義テーマ
授業科目名称を題材として、「デー
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）
データサイエンス初級（必修）
タを読む、説明する、扱う」といった数 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)
理・データサイエンス・ＡＩの基本的な活用法に関するもの※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）
授業に含まれている内容・要素
授業科目名称
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
データ構造とプログ データサイエンス初級（必修），データサイエンス中級（必修）
ラミング基礎
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）

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）
データ活用実践（教 データサイエンス初級（必修），データサイエンス中級（必修）師あり学習）
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．

6

様式５
学校名： 国立大学法人琉球大学
教育の質・履修者数を向上させるための体制・計画について① プログラムを改善・進化させるための体制を定める規則名称
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② 体制の目的島嶼地域である地理的特性がもたらす地域課題解決・新産業創出を見据えた特色ある数理・データ
サイエンス教育を実施し普及展開させることで、実践的教育モデルの構築に繋げることを目的に運営委員会を設置。
委員会は、本学の教育の目的と理念に沿って、教育水準の向上とグローバル化を図るとともに、学生を入学から進路決定まで一貫して支援し、社会に求められる人材を育成することを目的として、学内共同教育研究施設を統合し設置されたグローバル教育支援機構のもと、本学における数理デー
タサイエンス教育の先導的役割を担う国際地域創造学部教員を中心に、実施担当者同士の情報交換と交流を積極的に図るとともに、全学展開に向けたプログラムを実施している。

③ 具体的な構成員
国際地域創造学部教授 獺口浩一（事業責任者）
工学部 教授 岡﨑威生（学長補佐、データサイエンス教育推進担当）
農学部 教授 鹿内健志（大学教育支援部門長）
国際地域創造学部 教授 山城新（国際地域創造学部教務委員長）
国際地域創造学部 教授 越野泰成（評価IR担当副理事）
国際地域創造学部 准教授 山田健太（データサイエンス教育推進担当）※ 役職はR2年度時点④ 履修者数・履修率の向上に向けた計画
各年度の履修者数の目標を以下のとおりとする。（（ ）内は履修率。）
令和３年度 ５１６名 （ ８％）
令和４年度 ２１５３名 （ ３３％）
令和５年度 ３７９０名 （ ５８％）
令和６年度 ５１６９名 （ ７９％）
令和７年度 ６５４７名 （１００％）
目標を実現するために、令和２年度に策定した「琉球大学における数理データサイエンス教育に関する基本方針」に基づき、令和３年度以降、計画的に各学士プログラムにおける数理データサイエン
ス教育科目の体系化に取り組むこととし、各プログラムでの数理的思考力とデータ分析・活用能力を持つ人材の育成に向けた大学教育システムの構築を行う計画である。

⑤ 学部・学科に関係なく希望する学生全員が受講可能となるような必要な体制・取組等
学部・学科に関係なく学生が受講するためには、数理データサイエンス教育を教授することのできる教員の確保・育成が課題であるが、本学ではこれらを解決するため、事業運営委員会で数理・デー
タサイエンス教育強化拠点コンソーシアムの取りまとめたモデルカリキュラム(リテラシーレベル）に準拠した教育コンテンツを作成し、④で体系化した各学士プログラムの状況に応じて、全学生が数理
データサイエンス教育を学ぶことが出来る体制を構築することとしている。

7

⑥ できる限り多くの学生が履修できるような具体的な周知方法・取組
これまでも、グローバル教育支援機構のホームページにおいて、数理データサイエンス教育に関する特設ページを開設し、学生が情報を受け取りやすい環境を整備しているが、より具体的なプログラ
ムの内容や履修制度の詳細等を周知するため、本学の数理データサイエンス教育の先導的役割を担う国際地域創造学部のホームページにおいてプログラム専用ページを拡充し、教育内容や認定制度等の独自の取組みを積極的に発信することとしている。

⑦ できる限り多くの学生が履修・修得できるようなサポート体制
従来、対面を原則として実施していた数理データサイエンス教育について、できる限り多くの学生が履修・修得できるよう、数理・データサイエンス教育強化拠点コンソーシアムの取りまとめたモデルカ
リキュラム(リテラシーレベル）に準拠した教育コンテンツを、本学のLMSと連携した動画配信システムを令和２年度に整備し、多くの学生がいつでも講義の閲覧が可能となる環境を構築する計画である。また、今後、モデルカリキュラムに準じた教育コンテンツの充実を図っていく予定である。

⑧ 授業時間内外で学習指導、質問を受け付ける具体的な仕組み
従来から、各学士プログラムで開設する数理データサイエンス教育科目毎に、独自でオフィスアワー
を設けるなどして、学生の疑問・質問に対応する体制を整備していたが、LMSやチームコラボレー
ションツール（Microsoft365、Slack等）を活用した授業方法と連携し、サポート体制の充実に向けて取り組んでいる。

8

様式６
学校名： 国立大学法人琉球大学
自己点検・評価について① 自己点検・評価体制における意見等
自己点検・評価の視点
自己点検・評価体制における意見・結果・改善に向けた取組等
学内からの視点
データサイエンティスト養成履修カリキュラムの履修状況を分析し、受講者毎の講義演習進捗状況や課題への回答状況を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が把握し、改善に向けた取り組みを行っている。

プログラムの履修・修得状
況

データサイエンティスト養成履修カリキュラムにおいて、科目レベルで授業評価アンケート等の項目を分析することによって、授業内容の学生の理解度を把握することができ、その結果を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と連携し、本プログラムの評価・改善に活用している。

学修成果

データサイエンティスト養成履修カリキュラムにおいて、受講者全員に対して授業アンケートを実施しており、個々の学生の理解度を分析している。理解度の分析に基づき、次年度の授業内容や科目を柔軟に見直し、
データサイエンスへの関心を促す内容やプログラミング技能の修得に特化した内容を強化するなど、理解度に応じた改善に努めている。
学生アンケート等を通じた学生の内容の理解度

授業評価アンケート自由記述欄から、データサイエンスの知識と技能の修得に対し受講者が高い関心を示していることを確認しており、受講者がデータサイエンス科目を他の学生や後輩学生に受講を促すなどの事例が確認されている。また、データサイエンス事業並びにデータサイエンティスト養成履修カリキュラムの専用
ウェブページにおいて、受講の感想等の意見を掲載し、講義受講の推奨に活用している。
学生アンケート等を通じた
後輩等他の学生への推奨度

令和２年度に策定した「琉球大学における数理データサイエンス教育に関する基本方針」に基づき、令和３年度以降、計画的に各学士プログラムにおける数理データサイエンス教育科目の体系化に取り組むこととし、各プログラムでの数理的思考力とデータ分析・活用能力を持つ人材の育成に向けた大学教育システムの構築を行い、全学的な履修者数、履修率向上に向けた取組みを推進している。
全学的な履修者数、履修率向上に向けた計画の達成・進捗状況

9学外からの視点
令和２年度末時点で、カリキュラム修了者が輩出されていないため、現時点では評価が出来ないが、修了者が輩出され次第、その就職先等への調査を通じて、修了者の活躍状況、企業からの評価を行うこととしている。

教育プログラム修了者の進路、活躍状況、企業等の評価

本学において開催した「数理データサイエンス教育普及展開シンポジウム」等においてデータサイエンス人材の育成に対する意見を収集するとともに、産業課題ニーズの把握及び、それらの教育プログラムへの反映を目的とし、「琉球大学数理・データサイエンス人材事業に関する企業ニーズ調査」と題し、過去５年間のうち本学より２人以上の学生が就職した民間企業及び本学教員とかかわりのある県内外企業405社にアンケート調査を行い、政府方針「AI戦略2019」への関心や、データ活用が可能な人材需要及びその業種、データ活用が可能な人材に期待する能力等を調査している。カリキュラム修了者が輩出された場合は、その就職先等へも調査を行うことしている。
産業界からの視点を含めた教育プログラム内容・手法等への意見

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を中心に作成した、モデルカリキュラムリテラ
シーレベルの導入部分に準じた内容を含めた教育コンテンツの展開や、令和３年度からは「データサイエンス概論」において、スポーツ、社会経済、生物・生態、製造、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る講義を行うこととしている。
数理・データサイエンス・ＡＩを「学ぶ楽しさ」「学ぶことの意
義」を理解させること

データサイエンティスト養成履修カリキュラムにおいて実施している、授業評価アンケートや企業調査の結果を踏まえて、内容・水準を維持・向上しつつ、より「分かりやすい」授業とできるよう、事業運営委員会や学部教務委員会等で内容・実施方法の検討を行っている。また、データサイエンスの活用事例は豊富に紹介する導入部分の充実や、受講者のログを解析し、学生の分かりにくい点を把握し、教育方法の改善に活かす取組を進めている。
内容・水準を維持・向上しつつ、より「分かりやすい」授業とすること※公表している場合のアドレス② 自己点検・評価体制における意見等の公表の有無

有http://www.ged.skr.u-ryukyu.ac.jp/wp-content/uploads/2021/07/f17ac2bb51161d20d0f45ac2bbe4ff2e.pdf

10

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

11

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

12

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13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

14

487311845X

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

15

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

164535556784

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

17

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

18

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

19

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

20

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

21

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

22

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

23

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

24

4627849710

備考令 和 2（ 2020） 年度 ス ター ト
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

（ 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（ 本 学 ）選 定 に 伴 う 事 業 ）１．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。
2． 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 ）国際地域創造学部意外の他学部生もの受講可
３．科目の開講時期
科目を開講するタイミングは、下表の通りです。
データサイエンティスト養成履修カリキュラム
１年次

２年次
前期

後期

３年次
前期

後期

前期

後期

データサイエンスのため
の基礎数学
数理

(専門基盤力科目、前期)
経済数学（基礎・応用）(経済学プログラム専門 基
礎科目、Ｑ１及びＱ２)

昼間主コース

データサイエンス中級

社会科学のための統計入門(経済学プログラム専門基礎(専門基盤力科目、Ｑ１又はＱ３)
情報・統計など
データサイエンス

科目、後期)

データサイエンス上級(経済学プログラム専門応用科目、前期又は後期)

基礎統計学(経済学プログラム専門基礎科目、Ｑ２又はＱ４)
データサイエンス初級(専門基盤力科目、前期)
経済数学（基礎・応用）

数理(経済学プログラム専門 基
礎科目、Ｑ１及びＱ２)

社会科学のための統計入門(専門基盤力科目、Ｑ１又はＱ３)

夜間主コース
情報・統計など

基礎統計学

データサイエンス(経済学プログラム専門基礎科目、Ｑ２又はＱ４)
データサイエンス初級(専門基盤力科目、後期)（ 備 考 ） 1．

は「必ず履修しなければならない科目」

は「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」を示します。
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 科 目 を 履 修 可 能 」
であることを示します。

25

４．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。
社会科学のための統計入門

経済数学（基礎・応用）
基礎統計学

データサイエンス初級

データサイエンスのための基礎数学（いずれか、少なくとも１科目を履修）

データサイエンス中級

認定証取得に必要な修得単位数

データサイエンス上級

１０単位以上５ ．「 デ ー タ サ イ エ ン テ ィ ス ト 養 成 履 修 カ リ キ ュ ラ ム 」 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。

問い合わせ先：国際地域創造学部・経済学プログラム
山 田 健 太（ k-yamada@tm.u-ryukyu.ac.jp）
獺 口 浩 一（ osoguchi@eve.u-ryukyu.ac.jp）

26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要項
令和２年
制

１月３０日
定

（設置）
第１条 国立大学法人琉球大学グローバル教育支援機構数理データサイエンス
教育支援専門委員会規程第８条第１項の規定に基づき，グローバル教育支援機構数理データサイエンス教育事業支援専門委員会に，未来価値創造に向けた数理・データサイエンス教育普及展開事業（以下「事業」という。）の実施について琉球大学内の実施担当者同士の情報の交換と交流を積極的に図るとともに，その効果的な実施に資するため，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（以下「委員会」という。）を置く。
（任務）
第２条 委員会は，事業に関する次に掲げる事項について協議する。
（１）事業の計画に関すること。
（２）事業の実施に関すること。
（３）前各号に掲げるもののほか，本事業の運営に関すること。
（組織）
第３条 委員会は，別表に掲げる委員をもって組織する。
２ 委員の任期は，任命された日の属する年度の翌年度の末日までとし，再任を妨げない。
３ 前項の規定にかかわらず，委員に欠員が生じた場合の補欠の委員の任期は，前任者の残任期間とする。
（委員長及び副委員長）
第４条 委員会に，委員長を置き，別表に掲げる者をもって充てる。
２ 委員長は，委員会を招集し，その議長となる。
３ 委員会に，副委員長を置き，委員の中から委員長が任命する。
４

副委員長は，委員長の職務を補佐するとともに，委員長に事故があるとき又は欠けたときは，その職務を代行する。

（会議）
第５条 委員会は，委員の過半数の出席がなければ，会議を開くことができない。

27

２

委員は，都合により委員会を欠席するときは，代理人を出席させることができる。この場合において，代理人が出席したときの前項の規定の適用について
は，当該委員が出席したものとみなす。
３ 委員会の議事は，出席した委員の過半数で決し，可否同数のときは議長の決するところによる。
（意見の聴取）第６条 委員会が必要と認めたときは，委員以外の者の出席を求め，その意見を聴くことができる。
（連携機関との協議）
第７条 事業に関し連携機関との協議が必要な事項については，本運営委員会が決定する。
（庶務）
第８条 委員会の庶務は，国際地域創造学部事務部の協力を得て学生部教育支援課において処理する。
（雑則）
第９条 この規程に定めるもののほか，委員会の運営に関し必要な事項は，委員長が別に定める。
（改廃）第１０条 この規程の改廃は，グローバル教育支援機構数理データサイエンス
教育事業支援専門委員会の議を経てグローバル教育支援機構長が行う。
附 則
この要項は，令和２年１月３０日から施行する。
２ この要項は，第２条に規定する委員会の任務が終了したときに効力を失う。

28

別表（第３条，第４条関係）
所

属

役

職

氏

名

１

国際地域創造学部

教授

獺口

浩一

２

工学部

教授

岡﨑

威生

３

国際地域創造学部

准教授

山田

健太

４

農学部

准教授

鹿内

健志

５

国際地域創造学部

教授

山城

新

６

国際地域創造学部

教授

越野

泰成

７
８

29

備

考

委員長

大学教育支援部門長

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要項
令和２年
制

１月３０日
定

（設置）
第１条 国立大学法人琉球大学グローバル教育支援機構数理データサイエンス
教育支援専門委員会規程第８条第１項の規定に基づき，グローバル教育支援機構数理データサイエンス教育事業支援専門委員会に，未来価値創造に向けた数理・データサイエンス教育普及展開事業（以下「事業」という。）の実施について琉球大学内の実施担当者同士の情報の交換と交流を積極的に図るとともに，その効果的な実施に資するため，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（以下「委員会」という。）を置く。
（任務）
第２条 委員会は，事業に関する次に掲げる事項について協議する。
（１）事業の計画に関すること。
（２）事業の実施に関すること。
（３）前各号に掲げるもののほか，本事業の運営に関すること。
（組織）
第３条 委員会は，別表に掲げる委員をもって組織する。
２ 委員の任期は，任命された日の属する年度の翌年度の末日までとし，再任を妨げない。
３ 前項の規定にかかわらず，委員に欠員が生じた場合の補欠の委員の任期は，前任者の残任期間とする。
（委員長及び副委員長）
第４条 委員会に，委員長を置き，別表に掲げる者をもって充てる。
２ 委員長は，委員会を招集し，その議長となる。
３
４

委員会に，副委員長を置き，委員の中から委員長が任命する。
副委員長は，委員長の職務を補佐するとともに，委員長に事故があるとき又は欠けたときは，その職務を代行する。

（会議）
第５条 委員会は，委員の過半数の出席がなければ，会議を開くことができない。

30

２

委員は，都合により委員会を欠席するときは，代理人を出席させることができる。この場合において，代理人が出席したときの前項の規定の適用について
は，当該委員が出席したものとみなす。
３ 委員会の議事は，出席した委員の過半数で決し，可否同数のときは議長の決するところによる。
（意見の聴取）第６条 委員会が必要と認めたときは，委員以外の者の出席を求め，その意見を聴くことができる。
（連携機関との協議）
第７条 事業に関し連携機関との協議が必要な事項については，本運営委員会が決定する。
（庶務）
第８条 委員会の庶務は，国際地域創造学部事務部の協力を得て学生部教育支援課において処理する。
（雑則）
第９条 この規程に定めるもののほか，委員会の運営に関し必要な事項は，委員長が別に定める。
（改廃）第１０条 この規程の改廃は，グローバル教育支援機構数理データサイエンス
教育事業支援専門委員会の議を経てグローバル教育支援機構長が行う。
附 則
この要項は，令和２年１月３０日から施行する。
２ この要項は，第２条に規定する委員会の任務が終了したときに効力を失う。

31

別表（第３条，第４条関係）
所

属

役

職

氏

名

１

国際地域創造学部

教授

獺口

浩一

２

工学部

教授

岡﨑

威生

３

国際地域創造学部

准教授

山田

健太

４

農学部

准教授

鹿内

健志

５

国際地域創造学部

教授

山城

新

６

国際地域創造学部

教授

越野

泰成

７
８

32

備

考

委員長

大学教育支援部門長

令和２（2020）年度スタート
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、数理データサイエンス（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。

データサイエンティスト養成履修カリキュラム開講時期

分野

1年次

2年次

数理

データサイエンスのための基礎数学 ☆

経済数学(基礎 ・ 応用) ☆

《後期》《Q1及びQ2》

受講対象の学生

3年次

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

社会科学のための統計入門 ※

履修登録の流れ（モデルケース）《Ｑ１又はＱ３》

情報・統計など
データサイエンス

基礎統計学 ☆

経済数学（基礎・応用）《Ｑ2又はＱ4》

社会科学のための統計入門

データサイエンス
初級 ※データサイエンス
中級 ※データサイエンス上級 ※《前期/後期（夜間・隔年）》

《後期》

《後期》

基礎統計学
データサイエンスのための基礎数学

データサイエンス初級《いずれか、少なくとも１科目を履修》

データサイエンス中級（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。
③Q1・Q2・Q3・Q4は、各クォーターを示します。
④科目履修の順序は、「履修登録の流れ（モデルケース）」を推奨します。

認定証取得に必要な修得単位数：10単位以上
上記の必要な科目を履修し単位を修得したものには、
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。

データサイエンス上級＜問い合わせ先＞ 国際地域創造学部（経済学プログラム）： 山田健太（k-yamada@eve.u-ryukyu.ac.jp）、 獺口浩一（osoguchi@eve.u-ryukyu.ac.jp）

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