名古屋経済大学
データサイエンス
教育プログラム
リテラシーレベル
AI・データサイエンスはビジネスの場はもとより、
生活のあらゆる場面に使われ、進化し続けている今、
ビッグデータから価値ある情報を創り出す人材が求められています。
本プログラムでは、これからのデジタル社会で活躍するための
「考え方」「実践の知識」「スキル」を身につけます。
プログラムで身につけた力を活かす
身につく能力
データサイエンスやAIについての理解を深め、データやAIを活用するうえで必要な知識や技能を学び、
社会の実データや課題を読み解き、人間中心の適切な判断ができる力を身につけます。
目指せる進路
● 地方自治体（統計課、観光課など）
● 企業の経営企画部門
● 企業の情報管理部門
● 企業のマーケティング部門
● 企業の商品開発部門
● 大学院進学 など多種多様
具体的な業務例
経営・事業戦略の立案、推進業務
大量のデータを分析することで、マーケットや顧客ニーズの変化を把握して、事実に基づいた意思決定を支援する。これにより、直感に頼ることなく、より精度の高い経営・事業戦略の立案、推進が可能となる。
マーケティング業務
購買履歴、オンラインの行動パターン、ソーシャルメディアの活動を分析することで、顧客の嗜好や行動パターンを把握して、ターゲットに合わせた精度の高いマーケティング業務を展開する。
人流データを活用した観光戦略立案
人流データから、観光客の行動とよく人が集まる場所・時間を把握。観光資源の発掘、魅力的な導線設計などを通じて観光客の満足度向上、地域経済の活性化などにつなげる。
データ分析による社会課題の解決
データサイエンスの視点から社会課題を把握して、データ分析を通じて、解決の糸口を見つける。見つけた糸口を元に、何を実装してどのように解決するのかを考えて実行する。
プログラムの概要
目的
本プログラムは、学生の数理・データサイエンス・AIへの関心を高め、それを適切に理解し活用する基礎的な能力を育成することを目的にしています。
対象学部
本学全学部・学科（2023年度以降入学生）
内容
本プログラムの内容は、数理・データサイエンス・AI教育強化拠点コンソーシアムによる「数理・データサイエンス・AI（リテラシーレベル）モデルカリキュラム ～ データ思考の涵養 ～」に対応しています。
プログラムの学び
対象科目と学びの内容
情報リテラシー（全学必修科目）
データサイエンス・AIについて、実例を通じて基本的な活用方法と留意事項を学びます。その中で、情報活用能力の土台となるルールやセキュリティを理解して、情報リテラシーを高めます。また、基本的なコンピュータの使い方も習得します。
統計学入門
データの扱い方や読み解き方の基礎となり、幅広い分野で必要不可欠な統計学を演習により身につけます。
与えられたデータに対して、基本的なデータ分析をおこない、統計的推測を得るという基礎的な能力を習得します。
カリキュラム
導 入
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
1-3. データ・AIの活用領域
1-5. データ・AI利活用の現場
1-2. 社会で活用されているデータ
1-4. データ・AI利活用のための技術
1-6. データ・AI利活用の最新動向
データ・AI利活用事例を紹介した資料を使った反転学習を取り入れ、講義ではデータ・AI活用領域の広がりや、技術概要の解説を行う。
学生がデータ・AI利活用事例を調査し発表するグループワーク等を行う。
基 礎
データリテラシー
2-1. データを読む
2-3. データを扱う
2-2. データを説明する
適切なテーマを設定し、実データ（あるいは模擬データ）を用いた講義を行う。 実際に手を動かしてデータを可視化する等、学生自身がデータ利活用プロセスの一部を体験する。必要に応じて、フォローアップ講義（補講等）も行う。
心 得
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
3-2. データを守る上での留意事項
データ駆動型社会のリスクを自分ごととして考える。
データ・AIが引き起こす課題についてグループディスカッション等を行う。
修了要件
本プログラムの修了要件は、対象の2科目「情報リテラシー」と「統計学入門」を履修し、単位修得することです。学部・学科を問わず、通常の手続きで履修することができ、特別な手続きは不要です。修了要件を満たした人には、修了証書が授与されます。
実施体制
●プログラムの運営責任者：名古屋経済大学学務総合センター長
●プログラムを改善・進化させるための体制：名古屋経済大学全学教育推進センター
●プログラムの自己点検・評価を行う体制：名古屋経済大学全学教育推進センター
本教育プログラムの自己点検・評価
※本プログラムは、2024年度に文部科学省の「数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度（リテラシーレベル）」に申請予定です。
