- データサイエンスを活用するために必要な知識や技術を修得し、どのようにデータサイエンスを活用するか、その実際について学ぶ「ステップ2」です。
「データサイエンス基盤科目」と「データサイエンス応用科目」の2つに分かれます。 - 授業は複数クラスで開講されるものもあります。
授業の詳細は南山大学「シラバス検索システム」で確認することができます。
データサイエンス基盤科目
共通教育科目
学際科目（科学と情報）
| 科目名 | 単位数 | 副専攻必須/選択 | 備考 |
|---|---|---|---|
| データサイエンス | 2 | 必須 |
- 「データサイエンス入門」の上級編として、データサイエンスの基礎となる数理やプログラミング、問題解決のためのモデル化と最適化手法について学んだ後に、機械学習と深層学習の理論と実際例を学びます。これらを学んだのちに、実データを使用するコンピュータ演習をとおして、データを用いた問題解決の手法を修得します。
- 授業内容は、文部科学省数理・AI・データサイエンス教育プログラム（MDASH）応⽤基礎レベルに対応しています。
MDASH応用基礎レベルとは
リテラシーレベルの教育を補完的・発展的に学び、データから意味を抽出し、現場にフィードバックする能⼒、AIを活⽤し課題解決につなげる基礎能⼒を修得し、⾃らの専⾨分野に数理・データサイエンス・AIを応⽤するための⼤局的な視点を獲得することを⽬標とします。
MDASHとは
データサイエンス応用科目
共通教育科目
基盤科目（⾃然と環境）
| 科目名 | 単位数 | 副専攻必須/選択 | 備考 |
|---|---|---|---|
| スポーツとデータ | 2 | 選択 |
- スポーツ科学における多様な話題または特定の話題についてより深く学ぶことを目的とし、バイオメカニクス（機械としての身体の仕組み）や運動生理学、スポーツ神経科学といった実践的なスポーツ科学、および運動に関わる身体メカニズムなどを扱います。また、実験データの解析や基礎統計の手法も活用します。
学際科目（社会と経済・法律）
| 科目名 | 単位数 | 副専攻必須/選択 | 備考 |
|---|---|---|---|
| 企業とデータ | 2 | 選択 | 名古屋銀行寄附講座 |
- 名古屋銀行の銀行員による授業です。法人・個人業務や投資業務、マーケティング等の銀行実務におけるデータ活用方法に重点を置き、具体的な事例を交えながら解説します。特に、名古屋銀行の各部署におけるデータ活用については、基礎から実務まで幅広く紹介し、東海地方の経済および金融の基礎知識を踏まえたうえで、銀行実務におけるデータ活用の現状と課題、さらには将来展望についてテーマに取り上げるほか、銀行経営や人事にかかる「企業運営・経営」の中でのデータ活用についても取り上げます。名古屋銀行頭取による特別授業も予定されます。
学際科目（科学と情報）
| 科目名 | 単位数 | 副専攻必須/選択 | 備考 |
|---|---|---|---|
| 人間と機械A | 2 | 選択 | |
| 人間と機械B | 2 | 選択 | |
| 人間と機械C | 2 | 選択 | |
| 情報を読むA | 2 | 選択 | |
| 情報を読むB | 2 | 選択 |