数理・データサイエンス教育プログラム
新入生ガイダンス
数理・データサイエンス部門HP - https://www.iess.niigata-u.ac.jp/clc/index.html
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資料パンフレット
HPからDL可

新潟大学 教育・学生支援機構
コモンリテラシーセンター
数理・データサイエンス部門

数理・データサイエンス教育プログラム概要

配布資料 4,5ページ～→

数理・データサイエンス教育プログラム概要

１．プログラム概要
本プログラムは、新潟大学の教育資源を活用した学習プログラムです。
数理・データサイエンスの知識を満遍なく学習できるよう、以下の９つの科目群と、データサイエンス総論Ⅰ・Ⅱ、外部発表から、個人の履修計画に合わせて選択的に履修します。
データサイエンス教育プログラム対象科目群
データサイエンス総論Ⅰ・Ⅱ

統計科目群

プログラミング基礎科目群

情報概論科目群

データベース科目群

情報セキュリティ科目群

数学科目群

情報処理演習科目群

プログラミング発展科目群
インターンシップ科目群

外部発表

数理・データサイエンス教育プログラム概要

２．到達目標プログラムの到達目標は、その深度によって２つ設定されています。
◆データサイエンスリテラシープログラム

主に１・２年次に履修します。基礎的能力の修得が目標です。
◆データサイエンス実践プログラム
主に3年次まで履修します。

インターンシップや外部発表を含み、専門的・実践的能力を修得します。
データサイエンス教育プログラムのながれ(主に3年次)(主に１・２年次)
希望者)

データサイエンス
リテラシープログラム(履修開始！

単位修得＋認定申請

修了認定証

副専
攻認
定

データサイエンス
実践プログラム
副専攻
認定申請
＋認定条件
(4年次)

(2021年度～)

数理・データサイエンス教育プログラム概要
修了証発行人数、および副専攻認定人数に制限はありません。下図はイメージです。

データサイエンス教育プログラムのながれ(主に3年次)(主に１・２年次)
希望者)

データサイエンス
リテラシープログラム(履修開始！

副専
攻認
定

データサイエンス
実践プログラム

単位修得＋認定申請

修了認定証

※1

副専攻
認定申請
認定条件 ＋ (4年次)(2021年度～)

文理問わず全ての学生※1 副専攻認定には、単位修得のほかに主専攻卒業要件外単位やGPAの条件を満たす必要があります。
詳細は、後日公開される2021年度副専攻プログラムの情報を確認してください。

数理・データサイエンス教育プログラム概要

３．各到達目標の修了要件
数理・データサイエンスを学ぶ際の学習の目安と履修成果として、●データサイエンスリテラシープログラムの修了要件達成者は修了認定証の交付申請ができます。
●データサイエンス実践プログラムの修了要件及び副専攻認定要件の達成者は副専攻「数理・データサイエンス（仮称、2021年度～）」認定証書の申請ができます※１。
◆プログラムの修了要件単位数（科目群別）

プリロテ
グララシ
ムー
プ実
ロ践
グ
ラ
ム

デ

情科報
目処
群理
演
習

プ基ロ
礎グ
科ラ目ミ
群ン
グ

修了
必要
単位
数

総 ー論 タサ
Ⅰ イ・ エⅡ ン

計12

2

あわせて2+あわせて2+2+計
24

2

2+2+2+ス

統
計
科目
群

数
学
科目
群

科情目報
群概論

プ発ロ
展グ
科ラ目ミ群ング

デ科ー目タ群ベース

情報科セ目キ群ュ
リテ
ィイ
ン
科タ目ー群ン
シップ

外部
発
表2+2+

1+4+2

※12+2+※1 副専攻認定には、単位修得のほかに主専攻卒業要件外単位やGPAの条件を満たす必要があります。
詳細は、後日公開される2021年度副専攻プログラムの情報を確認してください。

◆データサイエンスリテラシープログラム

データサイエンスリテラシープログラム

統合イノベーション戦略推進会議決定『AI 戦略 2019～人・産業・地域・政府全てにAI～』(2019.6.11)
Ⅱ－１教育改革 （１）リテラシー教育 【大学・高専・社会人】＜具体目標１＞「文理を問わず、全ての大学・高専生（約 50 万人卒/年）が、課程にて初級レベルの数理・データサイエンス・ＡＩを習得 」<データサイエンスリテラシープログラム要旨>
数理・データサイエンス教育強化拠点コンソーシアムが提示する「学修目標」と「スキルセット」に基づき策定された科目群から、基礎的な知識を学習する。
数理・データサイエンスのリテラシー（読解能力）を身に着け実際に道具として上手に活用することが出来る基礎的素養を修得します。

データサイエンスリテラシープログラム◆データサイエンスリテラシープログラム修了要件(1) データサイエンス総論Ⅰ 及び データサイエンス総論Ⅱ を修得。
(2) [数学科目群] 及び [統計科目群] から計2単位以上を修得。
(3) [情報処理演習科目群] 及び [プログラミング基礎科目群] から計2単位以上を修得。
(4) [情報概論科目群] から2単位以上を修得。
上記(1)～(4)を満たしかつ合計12単位以上修得した後、修了申請書を提出することで、プログラム修了認定証が交付される。

データサイエンス
リテラシープログラム

単修
位了
数必
要総 サ
論 イ デ
Ⅰ エ ー・ ン タ
Ⅱ ス

計
12２

統
計
科目群

数学
科目群

プ基ロ
礎グ
科ラ目ミ群ン
グ

情科報
目処群理
演
習科情目報
概群論

２２２以上

以上

以上

数理・データサイエンス教育プログラム概要
修了証発行人数、および副専攻認定人数に制限はありません。下図はイメージです。

データサイエンス教育プログラムのながれ(主に3年次)(主に１・２年次)
希望者)

データサイエンス
リテラシープログラム(履修開始！

副専
攻認
定

データサイエンス
実践プログラム

単位修得＋認定申請

修了認定証

※1

副専攻
認定申請
認定条件 ＋ (4年次)(2021年度～)

文理問わず全ての学生※1 副専攻認定には、単位修得のほかに主専攻卒業要件外単位やGPAの条件を満たす必要があります。
詳細は、後日公開される2021年度副専攻プログラムの情報を確認してください。

◆データサイエンス実践プログラム

データサイエンス実践プログラム<データサイエンス実践プログラム要旨>
データサイエンス実践プログラムとは、数理・データサイエンスをより深く学習するプログラムです。
発展的な内容と、県内企業へのインターンシップ、外部発表を通じて、実利用知識や可視化・表現といった実践的な内容を学びます。
データサイエンス実践プログラムは、2021年度開設予定の副専攻「数理・データサイエンス（仮称）」との完全単位互換を予定しています。
※1 副専攻認定には、単位取得以外に主専攻卒業要件外単位やGPAの条件を満たす必要があります。
詳細は、後日公開される2021年度副専攻プログラムのWebページかパンフレットを確認してください。

データサイエンス実践プログラム◆データサイエンス実践プログラム修了要件(1) データサイエンス総論Ⅰ 及び データサイエンス総論Ⅱ を修得。
(2) [数学科目群], [統計科目群], [情報処理演習科目群], [プログラミング基礎科目群],[情報概論科目群], [プログラミング発展科目群], [データベース科目群]から各2単位以上を修得。
(3) [情報セキュリティ科目群] から1単位以上を修得。
(4) [インターンシップ科目群] から4単位以上を修得。
(5) 数理・データサイエンスに関わる外部発表を2単位を修得。

(6) 副専攻認定要件※１

上記(1)～(6)を満たしかつ合計24単位以上修得した後、4年次に申請を行うことで副専攻「数理・データサイエンス(仮称,2021年新設予定)」の認定証書が授与される。

プ実ロ践グラム

デ

修了
必要単位
数総 ー論 タサⅠ イ・ エⅡ ン

計242ス

統
計
科目
群

数学
科目群

情科報
目処群理
演
習

プ
基ロ
礎グ
科ラ
目ミ群ン
グ

科情目報
群概論

プ
発ロ
展グ
科ラ目ミ群ング

デ科ー目タ群ベース

情報科セ目キ群ュ
リ
テ
ィ

イン
科タ目ー
群ン
シッ
プ

外部
発
表

2+2+2+2+2+2+2+1+4+2※1 副専攻認定には、単位取得以外に主専攻卒業要件外単位やGPAの条件を満たす必要があります。
詳細は、後日公開される2021年度副専攻プログラムのWebページかパンフレットを確認してください。

認定科目と科目群

配布資料 6,7ページ～→

認定科目と科目群

2020年度開講の認定科目は配布資料のほか、部門HPでもシラバスリンク付きリストを確認できます。
https://www.iess.niigata-u.ac.jp/clc/program.html
聴講登録前に必ず最新のシラバス情報を参照してください。

認定科目と科目群※受講についての注意※
1.プログラム対象科目は開講番号に準じます。
2.同一の科目名であっても開講番号が異なる科目はプ
ログラムの対象とはなりません。ただし、2019年度以前開講等で掲載科目と内容が同一であると認められる科目は対象科目として認定することがあります。
修了申請書にその旨を記載してください。

3.本プログラムを理由に聴講許可・抽選等でなんらかの優遇を受けることはありません。
4.本プログラムに関する問い合わせは、数理・データサイエンス部門教員（ホームページ参照）または部門メールアドレス(mds@ge.niigata-u.ac.jp)へ。

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