概要・目的・位置づけ

• 経営学部の「データサイエンス・AI応用基礎プログラム」は、全学の「データサイエンス・AIリテラシープログラム」によって修得した基礎的な知識・技能を発展させ、経営学を主とした各自の専門領域へ応用・活用して課題解決を図ったり、価値創造を担うことができる応用的な知識・技能の修得を目指します。
• 経営学部「データサイエンス・AI応用基礎プログラム」の特徴として、初年次の段階でデータサイエンスやAIに関する知識を幅広く修得することに加え、それらへの興味・関心、経営学とのかかわりへの理解を深めます。そのうえで、課題解決に基づいた実践的なデータ分析スキルやプログラミングスキルを学修し、他の授業（専門領域）とのつながりも意識できるような履修体系になっています。

• ※1：必修科目「データサイエンス・AI入門」（2単位：教養教育科目）の修得
• ※2：どちらかから2単位以上を選択して修得、もしくは、教養教育科目や学部共通コース科目のうちプログラム指定科目から2単位以上を選択して修得

身につけることができる能力

経営学部の「データサイエンス・AI応用基礎プログラム」は、データサイエンスやAIに関する知識、スキルを修得し、自らの専門領域に活用・応用できる能力を身につけることを目標としています。
具体的には以下の能力の修得を目指します。

1. データサイエンスやAIの知識の修得とそれらを自らの専門領域につなげる能力
2. データを収集・観察・分析・可視化する知識やスキル
3. データサイエンスやAIに必要なプログラミングの基礎的知識やスキル
4. 自らの専門領域における課題発見や解決へのデータやAIの活用能力

教育プログラム修了要件

プログラムは、「データサイエンス・AI入門」（2単位）を履修していることを前提とし、「経営とコンピュータ利用」（2単位）、「経営情報活用論」（2単位）「プログラミングおよび実習A1」（2 単位）の3科目6単位の修得をプログラム修了要件とします。
※全学の「データサイエンス・AIリテラシープログラム」を修了していることが望ましいです。

実施体制

• プログラムの運営責任者：経営学部長
• プログラムの改善・進化させるための体制：経営学部教務委員会
• プログラムの自己点検・評価を行う体制：経営学部教務委員会