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】
様式１-１
大学等名
プログラム名国立大学法人山形大学
データサイエンスマイスター制度

プログラムを構成する授業科目について
大学等全体のプログラム① 申請単位③ 教育プログラムの修了要件

学部・学科によって、修了要件は相違する② 対象となる学部・学科名称
理学部④ 修了要件
データサイエンスⅠ(数理科学)およびデータ解析基礎(数理科学)の２科目４単位１科目２単位の修得に加え、AI・データサイエンス要論１科目２単位を修得し、合計３科目６単位２科目４単位を修得すること

必要最低単位数64

履修必須の有無 令和８年度以降に履修必須とする計画、又は未定

単位⑤ 応用基礎コア「Ⅰ．データ表現とアルゴリズム」の内容を含む授業科目
単位数 必須 1-6 1-7 2-2 2-7
授業科目
データ解析基礎(数理科学)
2 ○ ○○データサイエンスⅠ(数理科学)
2 ○ ○ ○ ○AI・データサイエンス要論
2 ○ ○ ○ ○ ○⑥ 応用基礎コア「Ⅱ．ＡＩ・データサイエンス基礎」の内容を含む授業科目
単位数 必須 1-1 1-2 2-1 3-1 3-2 3-3 3-4 3-9
授業科目
データ解析基礎(数理科学)
2 ○○データサイエンスⅠ(数理科学) 2 ○○ ○AI・データサイエンス要論
2 ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○

授業科目

授業科目

⑦ 応用基礎コア「Ⅲ．ＡＩ・データサイエンス実践」の内容を含む授業科目
単位数 必須
授業科目
AI・データサイエンス要論
2 ○⑧ 選択項目・その他の内容を含む授業科目
授業科目
データサイエンスⅠ(数理科学)
AI・データサイエンス要論
AI・データサイエンス要論

選択項目
データサイエンス応用基礎
AI応用基礎
データエンジニアリング応用基礎

1

単位数

単位数

必須 1-6 1-7 2-2 2-7

必須 1-1 1-2 2-1 3-1 3-2 3-3 3-4 3-9

授業科目

授業科目

単位数

選択項目

必須

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】⑨ プログラムを構成する授業の内容
講義内容

授業に含まれている内容・要素

1-6

ベクトルと行列、多項式関数、指数関数、対数関数、1変数関数の微分法、積分法「AI・データサイエンス要論」（第1回～第6回）（１）データサイエンスとして、統計学を始め様々なデータ処理に関 1-7 アルゴリズム表現、探索（サーチ）「AI・データサイエンス要論」（第13回～第15回）
する知識である「数学基礎（統計数理、線形代数、微分積分）」に加え、ＡＩを実現するための手段として「アルゴリズム」、「データ表現」、「プログラミング基礎」 2-2 コンピュータで扱うデータ（数値、文章）「AI・データサイエンス要論」（第13回～第15回）の概念や知識の習得を目指す。

2-7 文字型、整数型、変数、論理演算、関数「AI・データサイエンス要論」（第13回～第15回）

1-1 データ駆動型社会、Society 5.0「AI・データサイエンス要論」（第8回, 第12回）

1-2 データ分析の進め方「AI・データサイエンス要論」（第11回）

2-1 ビッグデータ、ビックデータの活用事例「AI・データサイエンス要論」（第12回）（２）ＡＩの歴史から多岐に渡る技術種類や応用分野、更には研究やビジネスの現場において 3-1 AIの歴史「AI・データサイエンス要論」（第7回）
実際にＡＩを活用する際の構築から運用までの一連の流れを知識として習得するＡＩ基礎的なものに加え、「データサイエンス基礎」、「機械 3-2 AIの社会的受容性「AI・データサイエンス要論」（第8回）
学習の基礎と展望」、及び「深層学習の基礎と展望」から構成される。

3-3 機械学習「AI・データサイエンス要論」（第9回）

3-4 ディープニューラルネットワーク「AI・データサイエンス要論」（第10回）

3-9 AIの学習と推論、評価、再学習「AI・データサイエンス要論」（第8回）（３）本認定制度が育成目標として掲げる「デー
タを人や社会にかかわる課題の解決に活用で Ⅰ
きる人材」に関する理
解や認識の向上に資す
る実践の場を通じた学
習体験を行う学修項目
群。応用基礎コアのなかでも特に重要な学修
項目群であり、「データⅡ
エンジニアリング基礎」、及び「データ・ＡＩ活
用 企画・実施・評価」から構成される。

アルゴリズム表現、探索（サーチ）、コンピュータで扱うデータ（数値、文章）、文字型、整数型、変数、論理演算、関数「AI・データサイエンス要論」（第11回～第15回）

データ分析の進め⽅「AI・データサイエンス要論」（第11回）
ビッグデータ、ビックデータの活用事例「AI・データサイエンス要論」（第12回）⑩ プログラムの学修成果（学生等が身に付けられる能力等）
プログラム履修により、与えられたデータから目的に整合した情報を読み解く技術、数理的思考力を身に付けることができる。また、データを適切に活用し課題解決に導く能力や、情報科学、ビッグデータ、AI、アルゴリズムに関する基礎知識、データ倫理の基礎を身に付けることができる。PythonプログラムやExcelの情報処理技術を用いて、与えられたデータから目的に整合した情報を読み解く技術、数理的思考力を身に付けることができる。また、データを適切に活用し課題解決に導く能力や、情報科学、ビッグデータ、AI、アルゴリズム、データ倫理に関する基本を理解できるようになる。

2

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】
様式１-２
大学等名
プログラム名国立大学法人山形大学
データサイエンスマイスター制度

プログラムを構成する授業科目について
大学等全体のプログラム① 申請単位③ 教育プログラムの修了要件

学部・学科によって、修了要件は相違する② 対象となる学部・学科名称
人文社会科学部、地域教育文化学部、医学部、工学部、農学部④ 修了要件情報処理およびデータ解析基礎(数理科学)データ解析基礎(データサイエンス（基礎）)の１科目２単位２科目４単位の修得に加え、AI・データサ
イエンス要論１科目２単位を修得し、合計２科目４単位３科目６単位を修得すること

必要最低単位数64

履修必須の有無 令和８年度以降に履修必須とする計画、又は未定

単位⑤ 応用基礎コア「Ⅰ．データ表現とアルゴリズム」の内容を含む授業科目
単位数 必須 1-6 1-7 2-2 2-7
授業科目
データ解析基礎(数理科学)
2 ○ ○
○
情報処理
2 ○ ○ ○ ○AI・データサイエンス要論
2 ○ ○ ○ ○ ○データ解析基礎(データサイエンス（基礎））2 ○ ○○⑥ 応用基礎コア「Ⅱ．ＡＩ・データサイエンス基礎」の内容を含む授業科目
単位数 必須 1-1 1-2 2-1 3-1 3-2 3-3 3-4 3-9
授業科目
データ解析基礎(数理科学)
2 ○
○
情報処理
2 ○
○ ○
AI・データサイエンス要論
2 ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○データ解析基礎(データサイエンス（基礎））

2 ○

授業科目

授業科目

単位数

必須 1-6 1-7 2-2 2-7

必須 1-1 1-2 2-1 3-1 3-2 3-3 3-4 3-9○⑦ 応用基礎コア「Ⅲ．ＡＩ・データサイエンス実践」の内容を含む授業科目
単位数 必須
授業科目
AI・データサイエンス要論
2 ○⑧ 選択項目・その他の内容を含む授業科目
授業科目
データサイエンスⅠ(数理科学)
AI・データサイエンス要論
AI・データサイエンス要論

単位数

選択項目
データサイエンス応用基礎
AI応用基礎
データエンジニアリング応用基礎

3

授業科目

授業科目

単位数

選択項目

必須

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】⑨ プログラムを構成する授業の内容
講義内容

授業に含まれている内容・要素

1-6 ベクトルと行列、多項式関数、指数関数、対数関数、1変数関数の微分法、積分法「AI・データサイエンス要論」（第1回～第6回）（１）データサイエンスとして、統計学を始め様々なデータ処理に関 1-7 アルゴリズム表現、探索（サーチ）「AI・データサイエンス要論」（第13回～第15回）
する知識である「数学基礎（統計数理、線形代数、微分積分）」に加え、ＡＩを実現するための手段として「アルゴリズム」、「データ表現」、「プログラミング基礎」 2-2 コンピュータで扱うデータ（数値、文章）「AI・データサイエンス要論」（第13回～第15回）の概念や知識の習得を目指す。

2-7 文字型、整数型、変数、論理演算、関数「AI・データサイエンス要論」（第13回～第15回）

1-1 データ駆動型社会、Society 5.0「AI・データサイエンス要論」（第8回, 第12回）

1-2 データ分析の進め方「AI・データサイエンス要論」（第11回）

2-1 ビッグデータ、ビックデータの活用事例「AI・データサイエンス要論」（第12回）（２）ＡＩの歴史から多岐に渡る技術種類や応用分野、更には研究やビジネスの現場において 3-1 AIの歴史「AI・データサイエンス要論」（第7回）
実際にＡＩを活用する際の構築から運用までの一連の流れを知識として習得するＡＩ基礎的なものに加え、「データサイエンス基礎」、「機械 3-2 AIの社会的受容性「AI・データサイエンス要論」（第8回）
学習の基礎と展望」、及び「深層学習の基礎と展望」から構成される。

3-3 機械学習「AI・データサイエンス要論」（第9回）

3-4 ディープニューラルネットワーク「AI・データサイエンス要論」（第10回）

3-9 AIの学習と推論、評価、再学習「AI・データサイエンス要論」（第8回）（３）本認定制度が育成目標として掲げる「デー
タを人や社会にかかわる課題の解決に活用で Ⅰ
きる人材」に関する理
解や認識の向上に資す
る実践の場を通じた学
習体験を行う学修項目
群。応用基礎コアのなかでも特に重要な学修
項目群であり、「データⅡ
エンジニアリング基礎」、及び「データ・ＡＩ活
用 企画・実施・評価」から構成される。

アルゴリズム表現、探索（サーチ）、コンピュータで扱うデータ（数値、文章）、文字型、整数型、変数、論理演算、関数「AI・データサイエンス要論」（第11回～第15回）

データ分析の進め⽅「AI・データサイエンス要論」（第11回）
ビッグデータ、ビックデータの活用事例「AI・データサイエンス要論」（第12回）⑩ プログラムの学修成果（学生等が身に付けられる能力等）
プログラム履修により、与えられたデータから目的に整合した情報を読み解く技術、数理的思考力を身に付けることができる。また、データを適切に活用し課題解決に導く能力や、情報科学、ビッグデータ、AI、アルゴリズムに関する基礎知識、データ倫理の基礎を身に付けることができる。PythonプログラムやExcelの情報処理技術を用いて、与えられたデータから目的に整合した情報を読み解く技術、数理的思考力を身に付けることができる。また、データを適切に活用し課題解決に導く能力や、情報科学、ビッグデータ、AI、アルゴリズム、データ倫理に関する基本を理解できるようになる。

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データサイエンスⅠ(数理科学)
Data Science I (Mathematical Science)
担当教員：原 一夫(HARA Kazuo),脇 克志(WAKI Katsushi)
担当教員の所属：理学部
担当教員の実務経験の有無：無開講学年：1年,2年,3年,4年
開講学期：前期
単位数：2

開講形態：講義【授業の目的】
授業で紹介されるいくつかの例を通して，データサイエンスに登場する専門用語や考え方に触れることにより，データサイエンスと呼ばれる分野を知り，慣れ親しむことが，本授業の目的です．
【授業の到達目標】
この授業を履修した学生は，（１）データから有用な情報や知識を見つける基本的な手順を説明できる．【知識・理解】（２）データをサーチ・圧縮・数値解析するいくつかの手順を説明できる．【知識・理解】（３）データサイエンスの社会における役割について，討議することができる．【態度・習慣】【授業概要（キーワード）】
データ，アルゴリズム，機械学習，自然言語処理，バイオインフォマティクス，情報理論，ランダム，時系列分析，データ倫理【学生主体型授業（アクティブラーニング）について】
A-1．ミニッツペーパー、リフレクションペーパー等によって、自分の考えや意見をまとめ、文章を記述し提出する機会がある。：1～25％【科目の位置付け】
この授業は，科学や実社会の多くの場面で，データを用いた客観的・論理的なエビデンスに基づく仮説構築や意思決定を行う際の基礎となるデータ
サイエンスに関して，基本的能力と健全な批判精神に裏打ちされた幅広い知識を習得するためのものです．
【SDGsについて】
09.産業と技術革新の基盤をつくろう
12.つくる責任つかう責任【授業計画】
・授業の方法
データサイエンスに登場する専門用語や考え方を，初歩的な例，あるいは，身近な例を用いて説明します．
・日程
担当：原
第１回 データサイエンスとは何だろう？
第２回 ユークリッドの互除法をプログラミングしよう
第３回 コンピュータでテキストデータを分類しよう
第４回 コンピュータで単語を類推しよう
第５回 ウェブ検索のしくみを知ろう
第６回 DNA配列データの相同性検索アルゴリズムを動かそう
第７回 データを圧縮しよう
第８回 地震データ，言語データに現れる冪乗則を体験しよう
第９回 データから法則を見つけよう
担当：脇
第１０回 ランダムを使おう
第１１回 時系列データ分析に挑戦しよう
第１２回 QRコードを作ろう
第１３回 データ・AIを活用するリスク、個人情報を守るデータ倫理を学ぼう
第１４回 GISデータを使って、バスの運行を評価しよう
第１５回 GISデータを使って、バス停の利用状況を評価しよう【学習の方法・準備学修に必要な学修時間の目安】
・受講のあり方（１）各回の授業内容を，短いことばで要約するなどして，理解すること（授業で初めて知ったことばを，既に知っていることばに，マッピングする，対応付けること）を心がけてください．
（２）理解できなかったことや，新たに生じたクエスチョンを，ことばを用いて具体化，明確化するようにしてください．
（３）各回に提示される課題の回答を，ウェブクラスを通して必ず提出してください．
・授業時間外学習（予習・復習）のアドバイス（１）授業で紹介されたキーワードをウェブや図書館などで調べてみてください．
（２）データサイエンスと科学や実社会との関わりを，普段の生活のなかで意識してみてください．
【成績の評価】
・基準
授業で課される課題によって，成績を判定する予定です．
・方法
各回の課題を８点とします．合計得点が１００点を超えた場合は，最終的な成績を１００点とします．
【テキスト・参考書】
各回に使用するスライドやプリントなどは，可能な限り，ウェブクラスに置く予定です．さらに，必要に応じて参考書を紹介します．
【その他】
・学生へのメッセージ
各回の授業に参加した結果，「どこまで分かったか」「どこから分からなくなったか（どんなクエスチョンが新たに生まれたか）」を，ことばに直してメモ書きすることをおすすめします．これを積み重ねて作られるメモ集は（一人ひとりの受講者にとっての）財産になると思います．
・オフィス・アワー
授業時間外に学生の質問に答える「オフィス・アワー」については，担当教員ごとに曜日，時間，連絡先等をお知らせする予定です．

5

g84501005-2023-G1-78360

データ解析基礎(データサイエンス（基礎）)【曜日に属さないオ
ンライン】
Introduction to Data Analysis ( Data Science (Basic) )担当教員：脇 克志(WAKI Katsushi)
担当教員の所属：理学部理学科担当教員の実務経験の有無：無開講学年：1年開講学期：前期

単位数：2

開講形態：演習【授業の目的】
デジタルデータの種類・性質を理解して、現代社会を理解する上で必要不可欠なデジタルデータの扱い方を習得することを目的とします。
【授業の到達目標】
1. デジタルデータを活用するために必要となるスキルを説明できる。【知識・理解】
2. デジタルデータには、どんな種類・性質があるかを理解している。【知識・理解】
3. デジタルデータを理解するために必要な可視化のスキルを実行できる。【技能】
4. 実社会で、デジタルデータがどのように活用されているかを説明できる。【知識・理解】【授業概要（キーワード）】
質的データ、量的データ、平均、ばらつき、分布図、時系列データ【科目の位置付け】
データ解析を行う上で必要となるデータの基本的な処理方法と表現方法を修得して、今後のデータを活用した課題解決研究に備える。
【SDGsについて】
04.質の高い教育をみんなに
08.働きがいも経済成長も09.産業と技術革新の基盤をつくろう【授業計画】
・授業の方法WebClassを活用し、各回の教材にアクセスして、オンラインで学習する。
・日程
第01回：データ活用と必要なスキル、実社会で活かされるデータ紹介
第02回：データの準備とデータのタイプ、データの数理的表現
第03回：アンケートデータを要約しよう
第04回：質的変数の分析へ
第05回：量的変数を代表値で要約する
第06回：量的変数をばらつきで要約する
第07回：平均と標準偏差を活用しよう
第08回：量的データを比較する
第09回：平均値の比較をアイデア評価に応用する
第10回：散布図を活用して関係性を分析する
第11回：回帰分析を活用して関係性を分析する
第12回：関係性の分析で改善点を見つけよう
第13回：時系列データを分析しよう、経済データの利活用技術の紹介
第14回：データ分析を活用するために知っておきたいポイント
第15回：データサイエンス・AIの動向、データ駆動型社会への移行【学習の方法・準備学修に必要な学修時間の目安】
・受講のあり方
WebClassにある教材を熟読した上で、毎回の課題問題を確実に解答する。
・授業時間外学習（予習・復習）のアドバイス
自分の興味に合わせて、教材で紹介されているスキルを具体的な題材で試して見る。
WebClass上の掲示板に、疑問点や自分が感じたことを書き込んで、学生同士の意見交換を通して、理解を深める。
【成績の評価】
・基準
毎回の教材に対応する課題問題の達成率で評価する。
また、掲示板への書き込み状況で加点を行う。
・方法
課題問題の正解率(100%)【テキスト・参考書】
WebClassの教材をテキストとして活用する。
【その他】
・学生へのメッセージ
データ解析のスキルは、自分の興味があるデータを用いた解析を実際に行うことで、身につきます。WebClassの課題をただ解くだけでなく、自分の課題を作って挑戦しましょう。課題提出には、２週間の期限がありますが、期限の延長は行いませんので、余裕を持って早めに提出してください・オフィス・アワー
質問などは、WebClassの掲示板を通じて、いつでも受け付けます。

6g84302001-2023-G1-78904

AI・データサイエンス要論(データサイエンス（応用）)【オンライン】
Elements of AI・Data Science ( Data Science (Advanced) )担当教員：脇 克志(WAKI Katsushi),野々村 美宗(NONOMURA Yoshimune)
担当教員の所属：理学部理学科担当教員の実務経験の有無：無開講学年：1年開講学期：後期
単位数：2
開講形態：演習【授業の目的】
AI・データサイエンスの知識を様々な専門分野へ応用し（AI×専門分野）、現実の課題解決、価値創造を行う上で、必要な知識を習得する。
【授業の到達目標】
1．データから各種の可視化で意味を抽出できる。【技能】
2．得られた情報を客観的に分かりやすく説明できる。【知識・理解】
3．AIを活用し課題解決につなげる基礎能力を修得する。【知識・理解】
4．自らの専門分野に数理・データサイエンス・AIを応用するための大局的な視点を獲得する。【知識・理解】【授業概要（キーワード）】アルゴリズム、数学、統計学、機械学習、Python【学生主体型授業（アクティブラーニング）について】
A-1．ミニッツペーパー、リフレクションペーパー等によって、自分の考えや意見をまとめ、文章を記述し提出する機会がある。：26～50％
D-1．演習、実習、実験等を行う機会がある。：26～50％【科目の位置付け】
データ解析基礎を履修したことを想定して、データの分析結果を活用する上で、必要となるデータの処理方法と表現方法を修得する。
【SDGsについて】
04.質の高い教育をみんなに
08.働きがいも経済成長も09.産業と技術革新の基盤をつくろう【授業計画】
・授業の方法WebClassにある教材を熟読・視聴した上で、毎回の課題問題を確実に解答する。
・日程
第1回～第6回：データサイエンスに必要となる線形代数・微分積分・統計学の基本を学ぶ。
第7回～第10回：現在のAIの現状と活用事例を学ぶ
第11回～第15回：データ解析の基本的な流れを学んだ上で、Pythonによる気象情報を使ったデータ解析実習を行う。
【学習の方法・準備学修に必要な学修時間の目安】
・受講のあり方ZOOMやオンデマンドでのオンラインでの講義となります。
後半のデータ解析実習で対面＋オンラインでの議論を含む場合があります。
・授業時間外学習（予習・復習）のアドバイス
第1回～第6回の内容は、高校で学ぶ「数学Ⅲ」の内容を含みます。内容が多いので、講義だけでは、理解が十分に得られないため、参考とする動画を見ながらの事後学習が必要となります。第11回から第15回では、Google Colaboratory(Google Colab)によるPython実習がありますが、Pythonの基本に関しては、リンクで示した教材を事前に行って、実習に備えてください。
【成績の評価】
・基準
毎回の教材に対応する課題問題の達成率で評価する。
・方法
課題問題の内容で評価する(100%)
また、掲示板への書き込み状況で加点する。
【テキスト・参考書】
WebClassの教材をテキストとして活用する。
必要に応じて、WebClassで参考文献を紹介する。
【その他】
・学生へのメッセージ
データサイエンス・AIは、今後の社会で必ず必要となるツールです。自分の専門がどのような方向であろうと、このツールを習得することで、得られるアドバンテージはとても大きいと思います。
受講者数が多い場合は、人数制限を予定しています。
・オフィス・アワー
質問などは、WebClassのメッセージを通じて、いつでも受け付けます。

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山形大学
これからの社会に必要なデータ活用のスキルを身につけて

YAMAGATA University Data Science EDUCATION

これからの社会に必要なデータ活用のスキルを身につけてこれからの社会に必要なデータ活用のスキルを身につけて

YAMAGATA University Data Science EDUCATION

専門教育・研究、論文

リテラシー、応用基礎のスキルを基盤に、自分の専門分野や興味のある科目を履修し、データを活用した課題解決、研究に活かす。
リテラシー、応用基礎のスキルを基盤に、＊分野を超えた学部間、企業連携による研究事例も多くあります
自分の専門分野や興味のある科目を履修し、リテラシー、応用基礎のスキルを基盤に、データを活用した課題解決、研究に活かす。
自分の専門分野や興味のある科目を履修し、専門教育・研究、
論文

本制度は、本学が定めるデータサイエンス関連の認定科目を習得した学生を「データサイエンスマイスター」として認定するものです。認
本制度は、本学が定めるデータサイエンス関連の認定科目を習得し
定基準は、
ベーシック
（リテラシーレベル）、アドバンスト（応用基礎レた学生を「データサイエンスマイスター」として認定するものです。認ベル）の2段階を設置しました。
これからの社会に必要なデータ活用
本制度は、本学が定めるデータサイエンス関連の認定科目を習得し
定基準は、
ベーシック
（リテラシーレベル）、
アドバンスト（応用基礎レ
のスキルを基礎から身につけましょう。として認定するものです。
た学生を「データサイエンスマイスター」
認

2つの認定基準
2つの認定基準ɧĪɅɑȽȰɗɞʁɇɖ

基礎が身についたら次のステップへGO！

リテラシー
ɧĪɅɑȽ
レベル

基礎が身についたら次のステップへGO！

2つの認定基準ベル）の2段階を設置しました。
これからの社会に必要なデータ活用

応用墓礎Ȱɗɞʁɇɖ
レベル

認定証発行
希望者のみ

認定証発行
希望者のみ

認定証発行
希望者のみ

ら
ここか ！
ト
スター
ら
ここか ！
ト
スター

ら
ここか ！
ト
スター

「認定証書」の希望者はセンターHPから申請してくださ（ベーシック／アドバンスト認定証）
を発行します（成績証い。認定要件を満たしていることを確認後、「 認定証書」
明書には記載されません）。
「認定証書」の希望者はセンターHPから申請してくださ（ベーシック／アドバンスト認定証）
を発行します（成績証い。
認定要件を満たしていることを確認後、「 認定証書」
明書には記載されません）。

（ベーシック／アドバンスト認定証）を発行します（成績証
明書には記載されません）。

AI・データサイエンス要論（データサイエンス
（応用）
）

対象■
：全学部
基盤共通教育共通科目（情報科学）■ 開講時期：後期 ■ ２単位→詳細はこちら→詳細はこちら→詳細はこちら■・
基盤共通教育共通科目（情報科学）（データサイエンス
データサイエンスの知識を様々な
AIAI・
データサイエンス要論（応用））■ 開講時期：後期■ ２単位 、専門分野へ応用し（AI×専分野）
現実の課題解決、
講義紹介動画■ 価値創造を行う上で必要な知識を習得。
基盤共通教育共通科目（情報科学）
AI・データサイエンスの知識を様々なキーワード：アルゴリズム、
統計学、機械学習、
Python（AI×専分野）、
現実の課題解決、■ 専門分野へ応用し
開講時期
：後期
■
２単位 数学、
価値創造を行う上で必要な知識を習得。

AI・データサイエンスの知識を様々なキーワード：アルゴリズム、数学、統計学、機械学習、Python
専門分野へ応用し（AI×専分野）、現実の課題解決、価値創造を行う上で必要な知識を習得。
キーワード：アルゴリズム、数学、統計学、機械学習、Python

データ解析基礎（データサイエンス）
対象：人文社会科学部・地域教育文化学部
・医学部・工学部・農学部 （基礎）

データサイ
エンスⅠ
（数理科学）
対象：理学部

データ解析基礎（データサイエンス（基礎））■ 基盤共通教育共通科目（情報科学）
現代社会を理解する上で必要不可欠なデジタルデータの扱い方、講義紹介動画■ 基盤共通教育共通科目（サイエンススキル）
データサイ
エンス
Ⅰ
（数理科学）

対象■：理学部
開講時期：前期■２単位■ 基盤共通教育共通科目（サイエンススキル）
科学や実社会の多くの場面で、データを用いた客観的・論理的なデータ解析基礎（基礎））■ 開講時期：前期 ■ （データサイエンス
２単位
データ解析を行う上で必要となるデータの基本的な処理方法とデータサイエンスⅠ（数理科学）■ 開講時期：前期 ■２単位
エビデンスに基づく仮説構築や意思決定を行う際の基礎となるキーワード：質・量的データ、平均、ばらつき、分布図、時系列データ■ データ解析を行う上で必要となるデータの基本的な処理方法と基盤共通教育共通科目（情報科学）■ 表現方法を習得。
開講時期：前期 ■ ２単位
講義紹介動画キーワード：アルゴリズム、
機械学習、
自然言語処理、
バイオインフォマティクス、
データ倫理■ エビデンスに基づく仮説構築や意思決定を行う際の基礎となる
基盤共通教育共通科目（サイエンススキル）
幅広い知識を習得。
■ 開講時期：前期 ■２単位表現方法を習得。
現代社会を理解する上で必要不可欠なデジタルデータの扱い方、講義紹介動画キーワード：質・量的データ、平均、ばらつき、分布図、時系列データ

幅広い知識を習得。
科学や実社会の多くの場面で、データを用いた客観的・論理的なキーワード：アルゴリズム、
機械学習、
自然言語処理、
バイオインフォマティクス、
データ倫理

前期 ■ ２単位■ 基盤共通教育共通科目 ■ 開講時期：
現代社会を理解する上で必要不可欠なデジタルデータの扱い方、
科学や実社会の多くの場面で、データを用いた客観的・論理的なコンピュータを利用する上での情報の正しい取り扱いを理解、
データ解析を行う上で必要となるデータの基本的な処理方法とエビデンスに基づく仮説構築や意思決定を行う際の基礎となる
推奨科目
大学での勉学・研究活動に必要なソフトでドキュメントの作成を可能に！
：前期 ■ ２単位
■ 開講時期幅広い知識を習得。
■ 基盤共通教育共通科目
表現方法を習得。
コンピュータを利用する上での情報の正しい取り扱いを理解、
キーワード：質・量的データ、平均、ばらつき、分布図、
時系列データキーワード：アルゴリズム、機械学習、自然言語処理、バイオインフォマティクス、
データ倫理

情報処理

応用
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基礎
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基礎が身についたら次のステップへGO！

AI・データサイエンス要論（データサイエンス（応用））

対象：理学部■ 基盤共通教育共通科目（情報科学）＊分野を超えた学部間、企業連携による研究事例も多くあります

対象：全学部

対象：人文社会科学部・地域教育文化学部・医学部・工学部・農学部

対象■：人文社会科学部
・地域教育文化学部
開講時期：前期■ ２単位 ・医学部・工学部・農学部＊分野を超えた学部間、企業連携による研究事例も多くあります
データを活用した課題解決、研究に活かす。

対象：全学部ɧĪɅɑȽȰɗɞʁɇɖ
定基準は、ベーシック（リテラシーレベル）、アドバンスト（応用基礎レリテラシー
応用墓礎のスキルを基礎から身につけましょう。
レベルレベルベル）の2段階を設置しました。
これからの社会に必要なデータ活用「認定証書」の希望者はセンターHPから申請してくださ
リテラシー
応用墓礎
のスキルを基礎から身につけまし
ょう。
レベル
レベル
い。
認定要件を満たしていることを確認後、「 認定証書」

基礎

学部専門科目

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情報処理
推奨科目

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AnswerAnswer程Co iases ed
ur lizses edDATA SCIENCEMEISTERDATA SCIENCEȰɗɞʁɇɖMEISTER認定
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MEISTER認定

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認定
ADVANCEDDATA SCIENCEMEISTERɧĪɅɑȽ
DATA SCIENCEMEISTER
認定
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BASIC
DATA SCIENCE
認定
MEISTERBASIC■ 基盤共通教育共通科目 ■ 開講時期：前期 ■ ２単位

STEP
STEP

03
03

03

BASIC

大学での勉学・研究活動に必要なソフトでドキュメントの作成を可能に！

PROGRAMPROGRAM

STEP

ɧĪɅɑȽ
認定

情報処理
推奨科目

専門
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専CS専
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rs l課
p門
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SpCou ia課
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YAMAGATA University Data Science EDUCATION
専門教育・研究、
論文

PROGRAM

STEP
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02
STEP
02

02

STEP
STEP

01
01
STEP

01

コンピュータを利用する上での情報の正しい取り扱いを理解、大学での勉学・研究活動に必要なソフトでドキュメントの作成を可能に！

なぜ今、大学でデータサイエンスを学ぶの?

なぜ今、大学でデータサイエンスを学ぶの?
これからのデジタル社会で活きる新たなスキル

見て・聴いて・体験する、
もっと楽しくなるデータサイエンス！

見て・聴いて・体験する、
もっと楽し
くなるデータサイエンス！
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DataScience Café（データサイエンスカフェ）

DSSS（データサイエンススタディセッション）

３Dプリンター体験

ワークステーション・PC貸出

山形大学 データサイエンスマイスター制度

取組概要

２つのレベル（ベーシックとアドバンスト）で構成される教育プログラム
令和３年度（２０２１年４月）から全学部の新入生を対象に本格稼働
令和４年度と令和５年度にコア授業科目の学習内容の見直しを実施し、少数科目で効率的に学習できるように改定
データサイエンスマイスター制度（ベーシック）は、令和４年度に文部科学省「数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度」リテラシーレベルに認定
データサイエンスマイスター制度（アドバンスト）は、令和５年度に文部科学省「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

データサイエンスマイスター認定
それぞれの履修条件を満たした場合、データサイエンスマイスター（ベーシック）、またはデータサイエンスマイスター（アドバンスト）に認定

アドバンスト（応用基礎レベル）

ベーシック（リテラシーレベル）
対象

データ解析基礎（データサイエンス（基礎））

人文社会科学部
地域教育文化学部
医学部、工学部、農学部

ベーシック（リテラシーレベル）の認定科目を修得

基盤共通教育共通科目（情報科学）／前期開講／2単位
現代社会を理解する上で必要不可欠なデジタ
ルデータの扱い方、データ解析を行う上で必要となるデータの基本的な処理方法と表現方法を習得

キーワード：質・量的デー
タ、平均、ばらつき、分布
図、時系列データ、データ
倫理対象

AI・データサイエンス要論（データサイエンス（応用））
基盤共通教育共通科目（情報科学）／後期開講／2単位

対象

データサイエンスⅠ（数理科学）

全学部共通

基盤共通教育共通科目（サイエンススキル）／前期開講／2単位

理学部

科学や実社会の多くの場面で、データを用いた
客観的・論理的なエビデンスに基づく仮説構築
や意思決定を行う際の基礎となる幅広い知識を習得

AI・データサイエンスの知識を様々な専門分野へ応用し（AI×専門分野）、現実の課題解決、価値創造を行う上で必要な知識を習得

キーワード：アルゴリズ
ム、数学、統計学、機械
学習、Python

キーワード：アルゴリズム、
機械学習、自然言語処理、
バイオインフォマティクス、
データ倫理

合計２科目４単位の修得でアドバンスト（応用基礎レベル）を認定

１科目２単位の修得でベーシック（リテラシーレベル）を認定
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