千葉大学

履修案内
数 理・データサイエンス教育プログラムを構成する授 業 科目の履修は、原則として、その科目が属する科目区分での履修方法に準じます。そのため、授 業の履修にあたっては、『Guidance 2022』またはその科目が開講されている各学部の『履修案内』を確認してください。

履修方法 ＜履修開始から修了証書／履修証明書取得までの流れ＞

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2「数理・データサイエンス教育プログラム 手引き」を入手
数理・データサイエンス教育プログラムの指定科目は、開講状況等により変更されることがあります。各年度の冊子を手に入れ、履修を進めましょう。
冊子は教育企画課で配布している他、WEBサイトからPDF版をダウンロードすることもできます。

履修計画を立て、「修了証書／履修証明書の取得申請・登録」と「各科目の履修登録」をする
数理・データサイエンス教育プログラムの内容と取得要件を確認してください。指定されている科目一覧から、卒業までに必要な単位数を修得する計画を立ててください。

在学中に数理・データサイエンス教育プログラムの修了証書または履修証明書を取得する場合は、

法録の方
履修 登

事前に履修登録が必要です。
関連する情報の取得や相談等を受けられるようになります。

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履修登録は
「千葉大学Moodle※」を用いて行います。

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コースカテゴリ●

登録キーを入力し、簡単な質問に回答すると、登録が完了します。

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登録キーは後日お知らせします。
履修登録期間全学副専攻プログラム

数理・データサイエンス教育プログラム【前期】2022 年 4月4日〜4月22日【後期】2022 年9月26日〜10月17日

それぞれの科目の履修登録
授 業 科目の履 修 登 録 は、各自、通 常の W EB 登 録で行ってください。ただし、一部の集中科目はWEB 登録をしないため、後日説明する内容に沿って手順を確認してください。学 部 専門 教 育 科
目の履 修 登 録 については 担 当教員に相談してください。

※Moodleの利用方法は、「千葉大学 Moodle利用ガイド（学生版）」を読んでください。

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履修計画に沿って履修
修了証書：30 単位履修証明書：20 単位

修了証書／履修証明書の申請
数理・データサイエンス教育プログラムの修了証書または履修証明書の取得を希望する学生は、卒業年次の所定の期間に認定申請（11〜12 月頃）を行ってください。
認定申請の方法については、後日MoodleまたはWEBサイトに掲載予定です。

修了証書／履修証明書の取得
数理・データサイエンス教育プログラムの取得要件を満たし、かつ所定の申請手続きを行った学生は、卒業時に修了証書または履修証明書を取得できます。

もっと知りたい・分かりたい方はWEBサイトへ！
「数理・データサイエンス教育プログラム」の履修方法やプログラムの詳細はWEBサイトで確認してください

https://mds.chiba-u.jp/minor.html

MATHEMATICAL
AND DATA SCIENCEEDUCATION PROGRAM
全学副専攻プログラム

数理・データサイエンス教育プログラム

2022

MATHEMATICAL AND DATA SCIENCE EDUCATION PROGRAM

新しい価値を創造するイノベーション人材の育成を目指す。
数理・データサイエンス教育に係る基礎的な教養をベースに、各学部におけるション人材のー
育ベノ

取得要件で定められている単位を取得した学生に対して、「修了証書」
または「履修証明書」を発行します。
修了証書及び履修証明書は、卒業時に、学位記とともに取得できます。

修了証書異なります。
「修了証書の取得要件表」に定められた科目区分に属する科目を、取得要件に応じて30単位取得することが必要です。

数理・データサイエンスに修了証書の取得要件表
科目区分係る知識を活用し、各学部の専門的な数理・データサイエンスの知識・技能社会の問題を解決できる人材を育成します。

30単位

数理・データサイエンス教育プログラムの修了証書の取得要件は、各学部の卒業要件として修得しなければならない単位数とは成極めることにより、イ専門的な数理・データサイエンスを修了証書 ／ 履修証明書

修 了証書取得要件

全学副専攻プログラムは、数理・データサイエンスに関する数理・データサイエンス教育プログラム

普遍教育科目

必要単位数

備考

学術発展科目群（数理・データサイエンス科目
（基礎））

2

コンピュータ・ネットワークの原理と、それらが社会において果たす役割、情報に係わる倫理的役割を理解し、情報処理技術の活用能力を養うことを目的とした科目です。

学術発展科目群（数理・データサイエンス科目（展開））1

統計学やデータ分析の基礎等、数理・データサイエンスの基礎を学ぶ科目です。

数理・データサイエンス科目及び教養展開科目「データを科学する」

1〜3

計共通専門基礎科目

専門教育科目自由選択

上記科目及び教養展開科目「データを科学する」
から学びます。

４〜６

数学・統計学（微積分学）

4

数学・統計学（線形代数学）4

数学・統計学
（統計学）

4

計

12

数理・データサイエンスに関する専門内容

12 〜 14

合計

計30単位

数理・データサイエンスの専門科目を学ぶための、数学・統計学の基礎科目です。
※B1及び B2を履修します。

各学部の専門科目に該当する科目があります。
※自由選択の単位として振り替えた科目も含まれます。

※工学部総合工学科医工学コース所属で、修了証書の取得を目指す学生については、統計学 A 及び B1・B2の履修を認めます。
詳細については、医工学コース担当教員（教育委員）にお問い合わせください。

数理・データサイエンスの基礎的な教養

履 修証明書取得要件

履修証明書

20単位

数理・データサイエンス教育プログラムの履修証明書の取得要件は、各学部の卒業要件として修得しなければならない単位数とは異なります。
「履修証明書の取得要件表」に定められた科目区分に属する科目を、取得要件に応じて20単位取得することが必要です。

数理・データサイエンス教育プログラム
普遍教育科目、共通専門基礎科目と学部の専門科目を横断する全学副専攻プログラムです。学術発展科目群「数理・データサイエンス科目」から構成されるリテラシーレベルの教履修証明書の取得要件表（理学部、工学部は対象外）
科目区分

普遍教育科目育プログラムは、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」の「数も選定されました。

詳細はこちら
（認定期限：令和 8 年 3月31日）

https://mds.chiba-u.jp/literacy.html

備考2

コンピュータ・ネットワークの原理と、それらが社会において果たす役割、情報に係わる倫理的役割を理解し、情報処理技術の活用能力を養うことを目的とした科目です。

学術発展科目群（数理・データサイエンス科目
（展開））

1

統計学やデータ分析の基礎等、数理・データサイエンスの基礎を学ぶ科目です。

数理・データサイエンス科目及び教養展開科目「データを科学する」1〜3

計

理・データサイエンス・AI教育プログラム リテラシーレベル（MDASH-Literacy）」に認定され「数理・データサイエンス・AI教育プログラム リテラシーレベルプラス（MDASH-Literacy+）」に必要単位数

学術発展科目群（数理・データサイエンス科目（基礎））共通専門基礎科目

専門教育科目自由選択

４〜６

数学・統計学（微積分学）

2

数学・統計学（線形代数学）2

数学・統計学
（統計学）

2

計

6

数理・データサイエンスに関する専門内容
合計

上記科目及び教養展開科目「データを科学する」
から学びます。

8〜10
計 20 単位

数理・データサイエンスの専門科目を学ぶための、数学・統計学の基礎科目です。

各学部の専門科目に該当する科目があります。
※自由選択の単位として振り替えた科目も含まれます。