データサイエンスプログラム
ガイダンス
2024年4⽉4⽇ 計算機センター

データサイエンスプログラムの概要
概要動画

データサイエンスプログラムのメリット
データサイエンスはつぶしの効くスキル︕

様々なデータを分析し、意思決定に活かすスキル

卒論で活⽤できる
就職活動でアピールできる
IPA情報処理技術者試験等の資格取得につながる

ITパスポート → 基本情報処理 → 応⽤情報技術者

情報科⽬の概要

4

情報リテラシー科⽬・情報教養科⽬・データサイエンス専⾨科⽬
⽬指すキャリアデザインにあわせて科⽬を選択

情報リテラシー科⽬
インターネット上で提供されるサービスを有効に利⽤するための知識やスキル、サイバー犯罪から⾝を守るための倫理やセキュリティの常識など、情報社会とうまくつきあう能⼒を養成

情報教養科⽬⽇々進化・多様化する情報技術や情報社会について正しい理解を持ち、現代に⽣きる教養⼈にふさわしい知識とスキルを⾝につける

データサイエンス専⾨科⽬
⼈⼯知能（AI）や統計の知識やスキルをビジネスで活⽤できる⼈材＝データサイエンティストを⽬指す⼊⾨科⽬

情報科⽬とデータサイエンスプログラム
コア科目

情報教養科目

データサイエンス
専門科目

コア科目以外の指定科目
情報リテラシー
情報技術基礎

情報リテラシー科目

5プログラミング中級
人工知能とビッグデータ
人工知能概論
統計解析ツールによるデータ分析

プログラミング初級
ネットワークと通信
情報セキュリティと情報倫理
コンピューターと情報技術
表計算ツールによるデータ分析
計算機科学とプログラミング初級
計算機科学とプログラミング中級
情報理論概論コンピューター科学概論
暗号技術
情報技術（情報セキュリティの現場）
情報社会（人工知能の現場）

基礎の機械学習プログラミングで学ぶ機械学習
基礎のニューラルネット
プログラミングで学ぶニューラルネット

データサイエンスのための情報理論
プログラミングで学ぶ情報理論
基礎のアルゴリズム
プログラミングで学ぶアルゴリズム
画像情報
コンピューター・グラフィックス
データサイエンスのための数学基礎1■ 2024年度新設科⽬• 暗号技術• 情報技術（情報セキュリティの現場）• 情報社会（⼈⼯知能の現場）• データサイエンスのための数学基礎1

MDASHの指定科⽬
現在は副専攻の指定科⽬ではない（今後、統⼀予定）

理論と実践の両⾯から学べる
理論は苦⼿なのでまず⼿を動かしてみたい： 理論 → 実践
原理から学びたい:
実践 → 理論「プログラミング初級(Python)」
履修が望ましい (でも必須ではありません)
理論

実践

基礎のアルゴリズム

プログラミングで学ぶアルゴリズム

基礎の機械学習プログラミングで学ぶ機械学習

データサイエンスのための情報理論

プログラミングで学ぶ情報理論

基礎のニューラルネット

プログラミングで学ぶニューラルネットデータサイエンスプログラムの修了認定
データサイエンス副専攻

学部の専攻に加えて学習院⼤学が認定する専攻制度
2023年度以降の⼊学者のみ対象

MDASH

数理・データサイエンス・ＡＩ教育プログラム認定制度
⽂部科学⼤⾂が認定・選定する⼤学等の正規の教育課程
2023年8⽉時点での総認定数
リテラシーレベル
382件
応⽤基礎レベル(⼤学等単位での認定) 51件
学習院⼤学は2023年度8⽉に両レベルで認定済み

MDASH認定制度

引⽤: ⽂部科学省, https://www.mext.go.jp/a_menu/koutou/suuri_datascience_ai/00001.htm

修了条件

9レベル

必須

選択必須

必要単位

リテラシー

⼈⼯知能とビッグデータ
情報リテラシー以下から2単位表計算ツールによるデータ分析
統計解析ツールによるデータ分析

8単位
内、コア科⽬から4単位

応⽤基礎副専攻※

⼈⼯知能とビッグデータ
コンピューター科学概論
プログラミング初級

以下から2単位基礎の機械学習プログラミングで学ぶ機械学習

16単位
内、コア科⽬から8単位※2024年度新規開講の4科⽬「暗号技術」「データサイエンスのための数学基礎I」「情報技術（情報セキュリティの現場）」「情報社会（⼈⼯知能の現場）」は、2024年度のデータサイエンス副専攻の指定科⽬には含まれません → 今後統⼀予定
MDASH リテラシーレベル
MDASH 応⽤基礎レベル

ほぼ同じ修了条件

データサイエンス副専攻

修了証の発⾏
データサイエンス副専攻
p 2023年度以降の⼊学者が対象
p ４年⽣の４⽉から６⽉末⽇までに学⽣センター教務課に副専攻プログラムの修了認定申請を⾏う（修了認定申請ができるのは、ひとつのプログラムのみ）
p 副専攻プログラムの修了要件を満たし、所属学部での卒業が認められた場合、卒業時に副専攻プログラムの修了が認められる（修了証明書の発⾏が可能）

MDASHの修了認定
p リテラシーレベルまたは応⽤基礎レベルの必要単位を修得できたら、Moodle上の「データサイエンスプログラム修了証明バッジ発⾏申請」ページから申請
p 各学期中に3回程度のの頻度で修了証明バッジを発⾏
p 早めに修了認定をうけて就職活動などに利⽤可能
修了証明バッジ発⾏申請のページ

「修了証明バッジ」とは…
修了証明バッジオンラインで発⾏されるデジタルな認証バッジ
特定のスキルや知識の習得を証明し、シェアや検証が容易
本データサイエンスカリキュラムの修了後、申請すれば、あなたの成果を認定するバッ
ジが発⾏されます
就職活動やスキルアピールなどに、ぜひ活⽤してください
申請はMoodleから
Moodle ▶ Home ▶ 各種修了認定申請▶ 「データサイエンスプログラム修了証明バッジ発⾏申請」へのコース参加▶ リテラシーレベル修了証明発⾏申請▶ 応⽤基礎レベル修了証明発⾏申請

履修モデル1

これは⼀例に過ぎません。他にも同等の選択肢はたくさんありますので、何も考えずにこのモデルをそのまま⾃分の履修計画につかわないようにしてください。
履修者が集中すると履修制限で希望科⽬が履修できなくなる可能性があります。

応⽤基礎モデルの修得を想定した…

MDASHリテラシーレベル 最短修得コース
必須科⽬2科⽬ + 選択必須科⽬1科⽬
コア科⽬は2科⽬必要
全指定科⽬4科⽬必要
必須科⽬
情報リテラシー⼈⼯知能とビッグデータ (コア科⽬)
選択必須科⽬

指定科⽬＝情報科⽬＋(⼀部の理学部科⽬)

コア科⽬
必須科⽬

統計解析ツールによるデータ分析 (コア科⽬)
その他の指定科⽬
指定科⽬の中からなんでも1科⽬でよいが…
(応⽤基礎レベルも⽬指すなら応⽤基礎レベルの選択必須科⽬がオススメ)
例えば…

プログラミングで学ぶ機械学習 (コア科⽬)
または… 基礎の機械学習 (コア科⽬)

選択必須科⽬

履修モデル2

これは⼀例に過ぎません。他にも同等の選択肢はたくさんありますので、何も考えずにこのモデルをそのまま⾃分の履修計画につかわないようにしてください。
履修者が集中すると履修制限で希望科⽬が履修できなくなる可能性があります。
リテラシーレベルの修得を経由しない場合は、より広い選択肢が考えられます。

MDASH応⽤基礎レベル 履修モデル1を利⽤した最短履修コース
必須科⽬3科⽬ + 選択必須科⽬1科⽬
コア科⽬は4科⽬必要
全指定科⽬8科⽬必要
必須科⽬
⼈⼯知能とビッグデータ (コア科⽬)
プログラミング初級
コンピューター科学概論
選択必須科⽬ 履修モデル1で履修済みのを想定

指定科⽬＝情報科⽬＋(⼀部の理学部科⽬)

コア科⽬必須科⽬

プログラミングで学ぶ機械学習
その他の指定科⽬ 履修モデル1で履修済みを想定
コア科⽬2科⽬ / 指定科⽬の中からなんでも2科⽬

1. 統計解析ツールによるデータ分析 (コア科⽬)
2. 情報リテラシー
3. コア科⽬から何か1科⽬
4. 指定科⽬から何でも1科⽬

選択必須科⽬この後、質問・相談を前で受け付けます
計算機センター事務室でも随時受け付けています