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--> ホーム センター概要 学部生の方へ 大学院生の方へ お問い合わせ ホーム センター概要 学部生の方へ 大学院生の方へ お問い合わせ 修了要件とプログラムの詳細（2022年度以降） ホーム > 修了要件とプログラムの詳細（2022年度以降） 履修方法 このプログラムを履修するために特別な手続きは不要です。通常どおりの履修登録をしてください。 修了要件 必修2単位以上 ・情報基礎(1単位)/データサイエンス基礎学(1単位) 必修 科目名 単位 対象年次 シラバス --> 必修 情報基礎 1単位 1年次 2020年シラバス --> データサイエンス基礎学 1単位 1年次 2020年シラバス --> 修了証明 修了証明はオープンバッジにより行います。 詳細はこちらを参照してください。 モデルカリキュラムとの対応 モデルカリキュラム 学修内容 実施科目 1.社会におけるデータ・AI利活用 1-1. 社会で起きている変化 社会で起きている変化を知り、数理・データサイエンス・AIを学ぶことの意義を理解するAIを活用した新しいビジネス/サービスを知る データサイエンス基礎学 1-2. 社会で活用されているデータ どんなデータが集められ、どう活用されているかを知る データサイエンス基礎学 1-3. データ・AIの活用領域 さまざまな領域でデータ・AIが活用されていることを知る データサイエンス基礎学 1-4. データ・AI利活用のための技術 データ・AIを活用するために使われている技術の概要を知る データサイエンス基礎学 1-5. データ・AI利活用の現場 データ・AIを活用することによって、どのような価値が生まれているかを知る データサイエンス基礎学 1-6. データ・AI利活用の最新動向 データ・AI利活用における最新動向（ビジネスモデル、テクノロジー）を知る データサイエンス基礎学 2.データリテラシー 2-1. データを読む データを適切に読み解く力を養う データサイエンス基礎学 2-2. データを説明する データを適切に説明する力を養う データサイエンス基礎学 2-3. データを扱う データを扱うための力を養う データサイエンス基礎学 3.データ・AI利活用における留意事項 3-1.データ・AIを扱う上での留意事項 データ・AIを利活用する上で知っておくべきこと データサイエンス基礎学情報基礎 3-2.データを守る上での留意事項 データを守る上で知っておくべきこと データサイエンス基礎学情報基礎 プログラムに含まれている要素 サイトポリシー リンク 規則集（学内専用） サイトマップ アクセス・お問い合わせ 〒657-8501 神戸市灘区六甲台町1-1 TEL: 078-803-5753 © 数理・データサイエンスセンター All Rights Reserved.