総合政策学部データサイエンス応用基礎プログラム

少子高齢化やグローバル化が進む現代社会では、貧困や格差、地球環境問題、雇用に関わる諸問題など、あらゆる課題が山積しています。これからの時代に求められるのは、こうした課題を解決する力です。

津田塾大学総合政策学科では、課題解決能力を培う土台として「英語」「ソーシャル・サイエンス」「データ・サイエンス」を必修とし、PBL（課題解決型学習）の手法を活用しながら、学生自ら課題を発見し、その解決に向けて調査・研究を行うといった主体的な学びを展開しています。

特に総合政策学部の基礎科目「データ・サイエンス」では、データを扱う際の知識や技法を修得するほか、統計、会計学、経済分析、アルゴリズムの知識を身につけ、さらにグループで実際にデータを収集・分析し発表することで理解を深める内容となっています。

日本の目ざす未来社会の姿として「Society 5.0」が提唱されています。これは、狩猟社会（Society 1.0）、農耕社会（Society 2.0）、工業社会（Society 3.0）、情報社会（Society 4.0）に続く、新たな社会を指すもので、仮想空間と現実の空間を高度に融合させたシステムにより、経済発展と社会的課題の解決を両立する、人間中心の社会（Society）を示していると言われます。そのような変化の中にあって、数理・データサイエンス・AIは、社会のさまざまな分野で活用されています。

本学では、学生の数理・データサイエンス・AIへの関心の高まりに対応し、適切に理解し活用する基礎的な能力を修得することを目的として、「データサイエンス・リテラシープログラム」を提供していますが、総合政策学部ではより実践的な力を修得することを目的として、「総合政策学部データサイエンス応用基礎プログラム」を提供しています。

• 政策やビジネス場面での課題解決におけるデータサイエンスの利活用方法について実践的に習得することで、データを用いた課題解決を考案し、実施する能力を身につけます。
• 統計分析や機械学習の基礎数理やプログラミング理論の学習と合わせて、統計解析ソフトRやプログラミング言語pythonを用いた実践力も身につけます。
• 実際に社会で活用されている事例を用いた解説も交えることで、各自が設定した課題に対してデータサイエンスを活用した解決策やビジネスモデルの提案や実践までを行う人材を育成します。

	科目名	単位数	合計単位数
必修科目	データ・サイエンス入門	2	5科目 10単位を修了
	統計I ／ 統計A	2
	統計II ／ 統計B	2
	アルゴリズム  ／ プログラミング基礎	2
	経営情報システム	2
選択科目	データ政策科学	2	1科目2単位 以上を修了
	インターネット概論	2
	プログラミング入門 ／ ブログラミング実践	2
	経済分析	2
	多変量解析と公的統計	2
	アプリケーション開発	2

※各科目の詳細はシラバス検索システムで確認をしてください。

実施：総合政策学部データサイエンス応用基礎プログラム運営ワーキンググループ
自己点検・評価：全学情報教育評価委員会

 2022年度の本プログラムの自己点検・評価は下記のリンクにて公表しています。
（2023年度の自己点検・評価の結果は現在準備中です）