和歌山大学数理・データサイエンス・AI人材育成の取り組み

統計学の基本事項の修得に加え、ICT（情報通信技術）を用いたデータ処理能力、分析力を身につけます。
データの加工、処理、分析は、情報や統計などの理系的な素養が必要ですが、分析結果の解釈などは文系的な素養が必要です。その両者を兼ね備えた教育を行っています。講義及び必携PCを活用した演習を実施します。

全学展開する2つの数理・データサイエンス・AI教育プログラム（文部科学省認定）

「データサイエンスへの誘い」コース　

令和2年度より、全学部1年生を対象とした、リテラシーレベルの数理・データサイエンス・AI教育プログラム「データサイエンスへの誘いコース」を実施しています。また、本プログラムは、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（プラス）」に認定・選定されています。

「データサイエンスへの誘い応用基礎レベル」コース

令和4年度より、全学部生を対象とした、応用基礎レベルの数理・データサイエンス・AI教育プログラム「データサイエンスへの誘い応用基礎レベル」コースを実施しています。本プログラムは、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　応用基礎レベル（プラス）」に認定・選定されています。

（授業紹介PR動画）数理・データサイエンス・AI科目受講のすすめ

教養科目（実践）

1年次

データサイエンスへの誘いA/B	統計の基本的内容、正しい見方、統計学からデータサイエンスにつながる内容、世の中の活用事例などを紹介する。 Excelおよびフリーの分析ツールを用いた統計処理の方法、図表の作成などを行う。初歩的なデータの加工、作成方法、解釈方法などの修得を目指す。
データサイエンス入門A/B	Rを用いたデータサイエンスの入門となる講義を実施する。データを適切に処理・分析し、データの特徴を数値化または視覚化する技法を習得する。図表等で得られた結果の解釈の方法も身につける。

連携展開科目（2020年度から開講）

2年次

データサイエンス基礎	Pythonを使ったデータサイエンスの一つとして、Pythonのプログラミングの方法とデータ分析の方法の両方を取得する講義を実施する。 Pythonを用いた、より高度なデータの加工、作成方法，可視化手法の修得を目指す。
データサイエンス応用	Pythonを使ったデータサイエンスの一つとして、テキストマイニングを中心とした講義を実施する。テキストの特徴抽出、テキストの分類など、Twitter等のSNSの情報や、新聞記事、書籍、論文等のテキスト情報から、様々な傾向を発見するための手法の修得を目指す。
人工知能の初歩	人工知能システムの仕組みを理解し、実際にツールを駆使して課題を分析するスキルを習得する。
人工知能概論	知的な振る舞いをシステム化する原理の理解を基に、課題分析の手続き設計技法を習得する。

3年次

数理・データサイエンス・AI活用PBL

本PBLの目標は、異なる学年・学部の学生同士で協力してデータ分析を行い、その結果を発表することである。
複数の実データを用いた、データハンドリングを中心としたデータ分析を実施する。
プログラミング言語は、Python／Rを用いる。

※システム工学部は2年次から受講可

データサイエンス実践

PythonとExcelを使った可視化と分析・推定手法を講義し、実際のPOSデータを用いたデジタルマーケティングを習得する。
グループによるPBL学習を通じて、チームワークで目的明確化・分析方針決定、データ確認・データ構造把握、データクレンジング・データ加工・整形、データ分析、新しい商機を予測するなどの提案書・PPTを作成し、企業の担当者も交えた発表会を行う。

専門教育への接続

データ・インテリジェンス教育研究部門の数理・データサイエンス・AI人材育成の取組