「データサイエンスの基礎を学ぶフレッシャーズ・セミナー」について

■目標（シラバス抜粋）
様々なデータが入手でき、また利用できる機会が飛躍的に増加した現代において、それらデータに基づき、実務や日常生活におけるさまざまな問題の解決に取り組めるようになることは、本学で学ぶ全ての学生にとって必須課題と言うことができます。そのために必要なデータサイエンスに関する知識や技術の基礎を習得することが目標です。授業では、データ分析を通じた問題解決のプロセスと、そこで求められる知識や技術に関する基本的な解説を与えるとともに、今後もいっそう発展し続けるであろうAI 等の最新の技術動向についても、関心を持って学び続けることができる素地を身につけます。

■位置付け（シラバス抜粋）
近年、文理を問わず大学教育において、デジタル社会の「読み・書き・そろばん」として「数理・データサイエンス・AI」の基礎教育が必須とされており、様々な領域で活躍できるAI 人材の輩出が社会的な要請にもなっています。どの学部や学科でも必要となるデータサイエンスの入門科目として、数理・データサイエンス・AI に対する関心を高め、それらを理解して活用するために求められる基礎知識と技術を紹介し、各学部で開講されているより上位のデータサイエンス科目への橋渡しを図ります。

• 青山スタンダード レクチャー／セミナー
• 「数理・データサイエンス・ＡＩ教育プログラム認定制度」について（文部科学省）