千葉大学

全学副専攻プログラム

2024

数理・データサイエンス
教育プログラム
DataScienceEducaationlPromgraDATA SCIENCE EDUCATIONAL 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基礎的な教養をベースに、各学部における専門的な数理・データサイエンスの知識・技能を身につけ、活用することにより、社会の問題を解決できる人材を育成します。
本プログラムは、「 数理・データサイエンス・AI基礎コア」（ 10単位）、「 データサイエンティストコース」「 データエンジニアコース」「 データアナリストコース」（ 各20単位）の３コース、及び各コースの内容を横断する「数理・データサイエンス教育プログラム」（ 30単位）を設けています。
「数理・データサイエンス・AI基礎コア」は、プログラムを履修する全学生必修のコアプログラムで、千葉大学バンチプログラムのひとつです。
「 データサイエンティストコース」では、数学・統計学についての専門的な知識を身につけ、数理的な手法を活用してデータを分析

データエンジニア

データサイエンティスト

プログラミングスキル

数学・統計学の知識（20単位）（20単位）したり、統計的な推定を行うことができるデータサイ

数理・
データサイエンス・
AI基礎コア

数理・データサイエンスの基礎的な素養（10単位）

エンティストを、「 データエンジニアコース」では、計算機プログラミングのスキルを修得し、データから情報データアナリストを抽出して活用するシステムを構築することができる

実務に関する専門知識

データエンジニアを、「 データアナリストコース」では、（20単位）各専門分野で扱われる実データを対象として、その分野の専門知識を活用した分析を行い、課題を解決することができるデータアナリストをそれぞれ育成します。

数理・データサイエンス教育プログラム（30単位）

数理・データサイエンス教育プログラムはこんな人におすすめ
実践的な演習でストにイエンティ
デ ー タサ
なりたい！

社会

データ分析方法を修得したい！

用して
デ ー タを 活決したい！
解的な 課 題を計 算 機プ ロ

グラミングのスキルを高 めたい！

機械 学習・AIの 手法について学びたい！

就職 活動 でアピールで きる
能力 を身 につ けたい！

数理・データサイエンス教育プログラム

数理・データサイエンス教育プログラムの修了（取得）要件
本プログラムの修了（取得）要件は以下のとおりです。詳細は、Moodle及びWebサイトを確認してください。
必数理・データサイエンス
科目（基礎）
数理・データサイエンス
普遍教育 科目（展開）科
目
教養展開科目
（データを科学する）

数学・統計学

単位数
データアナリストコース

数理・データサイエンス
教育プログラム（※2）（オープンバッジ） （オープンバッジ） （オープンバッジ） （オープンバッジ）（修了証書及びオープンバッジ）※1

情報リテラシー

2

2

2

2

2

指定科目

2

2～4

4～6

5～7

6～9

指定科目

00

0～2

0～20～2

計

共通専門
基礎科目

要

数理・データサイエンス・ データサイエンティスト データエンジニア
AI基礎コアコース
コース（※2）

開講区分及び指定科目

4

4～6

6～10

7～11

8～13

微積分学の指定科目

24222～4

線形代数学の指定科目

24

2

22～4

統計学の指定科目（※3）

24

2

2

2～4612666～12

02～4（※4）4～83～7（※4）

5～161020202030計
専門教育 数理・データサイエンスに関する科
目 専門的内容の指定科目
合計※１ 数理・データサイエンス教育プログラム（30単位）の修了証書とオープンバッジは、卒業時に取得できます。
※２ 情報・データサイエンス学部の学生は、データエンジニアコース（20単位）及び数理・データサイエンス教育プログラム（30単位）は履修できません。
※３ 情報・データサイエンス学部の学生は、以下の自学部開講科目の単位を修得した場合、上記要件の「統計学の指定科目」の単位として読み替えます。
【数理・データサイエンス・AI基礎コア及びデータアナリストコース】
自学部開講科目「確率論」
又は「統計学」→統計学の指定科目「統計学Ｂ１」【データサイエンティストコース】
自学部開講科目「確率論」及び「統計学」→統計学の指定科目「統計学Ｂ１」及び「統計学Ｂ２」※４ 情報・データサイエンス学部の学生は、別に指定する他学部開講科目の単位のみ認められます。

修了証書／オープンバッジ修了（取得）要件を満たした学生に対して、「 修了証書」または「オープンバッジ」を発行します。修了証書は、卒業時に学位記とともに取得できます。

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。普遍教育科目「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（認定期限：令和８年３月31日）（認定期限：令和10年３月31日）

ラス（MDASH-Literacy+）」にも選定されました。また、応用基礎レベ
ルのプログラムが、応用基礎レベル（MDASH-Advanced Literacy）に認定されました。
詳細はこちらhttps://mds.chiba-u.jp/

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 2024 』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／オープンバッジ取得までの流れ＞

1 「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。
各年度の手引きを手に入れ、履修を進めましょう。手引きは各学部及び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。

2

履修計画を立て、「数理・データサイエンス教育プログラムの履修登録」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修了（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、修了証書またはオープンバッジを取得するために必要な単位数を修得する計画を立ててください。

数理・データサイエンス
教育プログラムの履修登録

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オープンバッジを取得する場合は、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。

●

履修登録は「千葉大学Moodle※」を用いて行います。

●

コースカテゴリ●

簡単な質問に回答すると、登録が完了します。

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】2024年４月３日～７月25日【後期】2024年９月26日～12月27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Web 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、各学部等からの案内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。

3

履修計画に沿って履修

4

修了証書／オープンバッジの申請

5

修了証書／オープンバッジの取得

修了証書：30単位 オープンバッジ ：30単位、20単位、10単位

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オープンバッジの取得を希望する学生は、所定の期間に認定申請を行ってください。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。

数理・データサイエンス教育プログラムの修了（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、修了証書またはオープンバッジを取得できます。

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