- データサイエンスの基礎知識やデータの取扱の心構えなどを学ぶ「ステップ1」です。
- 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。
データサイエンス入門科目
共通教育科目
情報倫理科目
| 科目名 | 単位数 | 副専攻必須/選択 | 備考 |
|---|---|---|---|
| 情報倫理 | 2 | 必須 | MDASH（理工学部応用基礎レベル）構成科目 |
- 情報ネットワーク、データサイエンス、AIなどの技術を安全かつ有効に利用するためのモラル、関連する法律、自衛策、さらに、それらの理解に必要な最低限の技術的事項を事例とともに学ぶ、南山大学の学生全員に受講が義務付けられている必修科目です。本科目は南山大学での他の授業科目と進め方が大きく異なっており、14回の授業の中で、7回の対面授業と7回のe-learningを交互に実施するのが特徴です。
- 複数クラスで開講されます（学科指定あり）
学際科目（科学と情報）
| 科目名 | 単位数 | 副専攻必須/選択 | 備考 |
|---|---|---|---|
| データサイエンス入門 | 2 | 必須 | MDASH（リテラシーレベル）対象科目 |
- データ・AIの基本特性（可能性と限界、留意点）を正しく理解したうえで、実際にデータを利活用するための基本的な技能を修得することを目指す、演習形式の授業です。
この授業は、文部科学省数理・AI・データサイエンス教育プログラム（MDASH）リテラシーレベルのプログラムに準拠した内容で行います。社会が必要とするデータサイエンスの基礎的な力を身につけることを目指しています。MDASHリテラシーレベルとは
データと社会との関係性を学ぶ「導⼊」、データを読み解き、扱うための基礎的な能⼒を学ぶ「基礎」、データやAIを利活⽤する際の倫理的・法的・社会的な留意点などを学ぶ⼼得」などにより構成されており、⼤学等の全ての学⽣が⾝に付けておくべき素養として位置づけられています。
MDASHとは
- 複数クラスで開講されますが、一部の授業はフルオンデマンド型で開講されます。
基盤科目（科学と情報）
| 科目名 | 単位数 | 副専攻必須/選択 | 備考 |
|---|---|---|---|
| 数学A | 2 | 選択 | |
| 数学B | 2 | 選択 | |
| 心理学A | 2 | 選択 | |
| 心理学B | 2 | 選択 | |
| 科学技術論A | 2 | 選択 | |
| 科学技術論B | 2 | 選択 |
情報科目
| 科目名 | 単位数 | 副専攻必須/選択 | 備考 |
|---|---|---|---|
| 情報リテラシー | 2 | 選択 |