地球共生系データサイエンスプログラム
１．概要
麻布大学の地球共生系データサイエンスプログラムは基礎と発展の二段階で構成されており、学生の数理・データサイエンス・ＡＩへの関心を高め、本学ならではの各専門分野（獣医・畜産、臨床検査、食、環境）における課題解決に際して、データに基づいて適切な判断ができる人材の育成を目指した全学共通の教育プログラムです。
① 地球共生系データサイエンス基礎プログラム
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)｣*に準拠した内容です。全学科の情報基礎科目に必修科目として組み込まれており、全学生がデータ活用の基盤となる知識を身につけることができます。
*文部科学省「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）」
② 地球共生系データサイエンス発展プログラム
基礎プログラムで修得したデータ活用の学びを、各学科の専門分野に応用し、データ活用の実際について学びます。「地球共生系データサイエンス・同演習Ⅰ」「地球共生系データサイエンス・同演習Ⅱ」といった発展プログラム科目を履修することで、希望する学生は、より高度で実践的なデータサイエンスの学びが可能となっています。
２．内容
①地球共生系データサイエンス基礎プログラム：
各学科の情報基礎科目（1年生前期必修科目）
②地球共生系データサイエンス発展プログラム
- 地球共生系データサイエンス・同演習Ⅰ（2年次通年自由科目）：
基礎プログラムを復習したうえで、プログラミング言語を習得し、データ解析への基本的な活用法を身につける。ベーシック、アドバンスの2クラスに分かれ、各レベルに応じてデータの集計、可視化など、基礎プログラムを発展させたデータ活用のスキルを修得する。 - 地球共生系データサイエンス・同演習Ⅱ（3年次通年自由科目）：
実データ・実課題を用いて、機械学習を含むデータ活用のスキルを修得し、データサイエンススキルをさらに向上させる。
３．修了要件
- 修了要件は、どの学科も同じ。
- 地球共生系データサイエンス基礎プログラムの単位取得をもって、地球共生系データサイエンスプログラムの修了要件とする（聴講生、科目等履修生は除く）。
麻布大学数理・データサイエンス・AI 教育プログラムの実施に関する規程
※地球共生系データサイエンス基礎プログラムは必修科目であるため、全卒業生が修了生となる
４．修得できる能力
- 実社会および大学の研究活動の中でデータサイエンスがどのように活かされているか、データサイエンスの概要を説明できる。
- プログラミングなどを用いて、データを解析できる。
- 解析を通じて、データから新たな価値を見出すことができる。
- 各学科で学んだ専門性を基盤として、データの新たな付加価値を他者に適切に伝えることができる
