学部横断型プログラム
「数理・データサイエンス教育プログラム」

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数理・データサイエンスの能力の重要性は、文系分野を含む様々な分野で急速な広がりを見せています。本プログラムでは、理系・文系にまたがる体系化された数理・データサイエンスに関する講義科目を提供します。プログラムを履修した学生は、理系・文系を問わず将来の研究あるいは実務の面において必要になる数理・データサイエンス分野に関する基礎的知識と技術を身に付けることができます。

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    プログラム概要

    数理・データサイエンス分野の166科目から構成されます。これらの科目を履修することにより、さまざまな応用分野で必要となる数理・データサイエンスの基礎的な力を身につけることができます。必修科目や選択科目の区別はありません。


    下の表はセンター教員が担当している19科目です。

    その下に全体の166科目の表がダウンロードできるようになっています。

    科目群

    開講部局 授業科目 単位数 開講学期 詳細情報
    工学部 数理手法IV (確率論) 2 S1S2 授業カタログ
    工学部 数理手法VI (確率過程論) 2 A1A2 授業カタログ
    工学部 数理手法III (最適化手法) 2 A1A2 授業カタログ
    工学部 数理手法VII (時系列解析) 2 S1S2 授業カタログ
    理学部 数理科学続論I(統計データ解析I ) 2 S1S2 授業カタログ
    理学部 数理科学続論J(統計データ解析II ) 2 A1A2 授業カタログ
    理学部 確率統計学基礎 2 S1S2 授業カタログ
    理学部 Pythonプログラミング入門 1 S1A1S2 授業HP
    授業カタログ
    授業カタログ
    理学部 データマイニング概論 2 A1A2 授業カタログ
    理学部 コンピュータシステム概論 1 S1 授業カタログ
    理学部 計算機実験I 1 S1S2 授業カタログ
    理学部 計算機実験II 1 A1A2 授業カタログ
    工学部 数理手法VIII 2 A1A2 授業カタログ
    教養学部 特殊講義「社会科学のための統計分析」 2 S1S2 授業カタログ
    経済学部 文科系のための線形代数・解析Ⅰ 2 S1 授業カタログ
    経済学部 文科系のための線形代数・解析Ⅱ 2 S2 授業カタログ
    理学部 教養としてのアルゴリズムとデータ構造 1 S2 授業カタログ
    理学部 メディアプログラミング入門 1 S2A2 授業カタログ
    授業カタログ
    工学部 データサイエンス超入門 1 S1A1 授業カタログ
    授業カタログ

    全体の166科目

    履修・修了証申請のための要件

    [対象] 学部後期課程の学生(3~4年生)が対象ですが、大学院学生も履修できます。
    [履修] 合計で12単位以上を取得した学生に修了証を交付します。個別の科目のみを履修することも歓迎します。
    [分野と志向] 多くの科目の中から履修科目を適切に選択するための2つの指標が示してあります。
    分野区分 :
    A=数理科目、B=統計・データサイエンス科目、C=情報・プログラミング科目
    志向区分 :
    I=一般科目、II=アドバンスト科目、III=目的志向科目(専門性が高い科目)
    注意事項:
    (1)本プログラムは学部後期課程科目にのみ適用されます。教養学部前期課程における科目は対象とはなりません。
    (2)2019年から本プログラムに多くの科目が加わりました。それらのいくつかは、2018年にも開設されていますが、本教育プログラムの対象科目ではありません。2020年に加わった科目についても同様です。
    参考:2018年度開設科目2019年度開設科目2020年度開設科目
    (3)修了に関する付帯条件は特にありませんが、各科目に付けた分野区分A,B,Cについて、それぞれ1科目を取得するのが望ましいと考えています。
    (4)修了証申請手続きは、卒業、修了または博士満期退学を予定している学生が対象となります。9月卒業および3月卒業の場合、それぞれあらかじめ申請手続きの案内がUTAS等で告知されますので注意してください。
    部局横断型教育プログラムの修了証交付を希望する令和3年9月修了予定者は令和3年5月7日(金)~5月28日(金)の間に、UTASで登録をしてください。お知らせ

    また教養学部前期課程においては、以下の関連科目が開設されているので、これらを合わせてバランスのよい科目履修をしてください。
    教養学部 基礎科目
    数理科学基礎(S1ターム 2単位) 区分I=A
    微分積分学(1 S2ターム,2Aセメスター,合計3単位) 区分I=A
    線型代数学(1 S2ターム,2Aセメスター,合計3単位) 区分I=A
    教養学部 総合科目
    微分積分学続論(Sセメスター,2単位)[2年生対象] 区分I=A
    常微分方程式(Sセメスター,2単位)[2年生対象] 区分I=A
    ベクトル解析(Sセメスター,2単位)[2年生対象] 区分I=A
    解析学基礎(Sセメスター,2単位)[1年生,2年生対象] 区分I=A
    統計データ解析I(Aセメスター,2単位) 区分I=B
    統計データ解析II(Sセメスター,2単位) 区分I=B
    教養学部 文系数学
    数学I(基礎科目,Sセメスター・Aセメスター,2単位) 区分I=A
    数学II(基礎科目,Sセメスター・Aセメスター,2単位)区分I=A
    数理科学概論I(総合科目,Sセメスター・Aセメスター,2単位)区分I=A
    数理科学概論II(総合科目,Aセメスター,2単位) 区分I=A
    数理科学概論III(総合科目,Sセメスター,2単位) 区分I=A
    基礎統計(総合科目 2単位)区分I=B
    統計分析(総合科目 2単位)区分I=B
    計算の理論 (総合科目 2単位) 区分I=C
    計算機プログラミング(総合科目2単位)区分I=C
    アルゴリズム入門(総合科目 2単位)区分=C
    計算機システム概論(総合科目 2単位)区分=C