「群馬大学では，数理データ科学教育研究センターが中心となり，データサイエンス教育の応用基礎レベルの修得に取り組んでいます。」
・この教育プログラムの対象科目の開講状況
修了要件：必修科目である「データ・サイエンス」と，選択科目である「Python入門」「データサイエンス応用」「データサイエンス・AI・機械学習」のうち1科目以上を取得すること。
選択科目についてはこちらをご確認ください。
令和4年度（2022年度）
科目「データ・サイエンス」はすべて前期に開講，ただし保健学科４クラス及び再履修クラスはオンデマンド方式で開講されます．
科目名をクリックするとシラバスにリンクしています．
| 学部 | 科目名（時間割コード） | 学年 | 必修・選択 | 単位数 |
|---|---|---|---|---|
| 情報学部 | データ・サイエンス（LB1167） | 1 | 必修 | 2 |
| データ・サイエンス（LB1168） | 1 | 必修 | 2 | |
| 理工学部 | データ・サイエンス（LB1259） | 1 | 必修 | 2 |
| データ・サイエンス（LB1260） | 1 | 必修 | 2 | |
| データ・サイエンス（LB1261） | 1 | 必修 | 2 | |
| データ・サイエンス（LB1262） | 1 | 必修 | 2 | |
| データ・サイエンス（LB1504） | 1 | 必修 | 2 | |
| データ・サイエンス（LB1505） | 1 | 必修 | 2 | |
| データ・サイエンス（LB1506） | 1 | 必修 | 2 | |
| データ・サイエンス（LB1507） | 1 | 必修 | 2 | |
| データ・サイエンス（LB1533） | 1 | 必修 | 2 | |
| データ・サイエンス（LB1534） | 1 | 必修 | 2 | |
| 共同教育学部 | データ・サイエンス（LB1303） | 1 | 必修 | 2 |
| データ・サイエンス（LB1304） | 1 | 必修 | 2 | |
| データ・サイエンス（LB1305） | 1 | 必修 | 2 | |
| データ・サイエンス（LB1306） | 1 | 必修 | 2 | |
| 医学部医学科 | データ・サイエンス（LB1543） | 1 | 必修 | 2 |
| データ・サイエンス（LB1468） | 1 | 必修 | 2 | |
| 医学部保健学科 | データ・サイエンス（LB1907） | 1 | 必修 | 2 |
| データ・サイエンス（LB1908） | 1 | 必修 | 2 | |
| データ・サイエンス（LB1909） | 1 | 必修 | 2 | |
| データ・サイエンス（LB1910） | 1 | 必修 | 2 | |
| 再履修（全学部） | データ・サイエンス（LB1928） | 1 | 必修 | 2 |
| 学部 | 科目名（時間割コード） | 学年 | 必修・選択 | 単位数 |
|---|---|---|---|---|
| 全学部 | Python入門（LB2367） | 1～ | 選択 | 2 |
| 学部 | 科目名（時間割コード） | 学年 | 必修・選択 | 単位数 |
| 全学部 | データサイエンス応用（LB2357） | 1～ | 選択 | 2 |
| 学部 | 科目名（時間割コード） | 学年 | 必修・選択 | 単位数 |
| 全学部 | データサイエンス・AI・機械学習（LB2524） | 1～ | 選択 | 2 |
令和5年度（2023年度）
科目「データ・サイエンス」はすべて前期にオンデマンド方式で開講されます．
科目名をクリックするとシラバスにリンクしています．
| 学部 | 科目名（時間割コード） | 学年 | 必修・選択 | 単位数 |
|---|---|---|---|---|
| 情報学部 | データ・サイエンス（LB1932） | 1 | 必修 | 2 |
| 理工学部 | データ・サイエンス（LB1936） | 1 | 必修 | 2 |
| データ・サイエンス（LB1937） | 1 | 必修 | 2 | |
| データ・サイエンス（LB1938） | 1 | 必修 | 2 | |
| 共同教育学部 | データ・サイエンス（LB1931） | 1 | 必修 | 2 |
| 医学部医学科 | データ・サイエンス（LB1933） | 1 | 必修 | 2 |
| データ・サイエンス（LB1934） | 1 | 必修 | 2 | |
| 医学部保健学科 | データ・サイエンス（LB1935） | 1 | 必修 | 2 |
| 再履修（全学部） | データ・サイエンス（LB1939） | 1 | 必修 | 2 |
| 学部 | 科目名（時間割コード） | 学年 | 必修・選択 | 単位数 |
|---|---|---|---|---|
| 全学部 | Python入門（LB2367） | 1～ | 選択 | 2 |
| 学部 | 科目名（時間割コード） | 学年 | 必修・選択 | 単位数 |
| 全学部 | データサイエンス応用（LB2357） | 1～ | 選択 | 2 |
| 学部 | 科目名（時間割コード） | 学年 | 必修・選択 | 単位数 |
| 全学部 | データサイエンス・AI・機械学習（LB2520） | 1～ | 選択 | 2 |
これらの科目で学生が身に付けられる能力
• 現代社会におけるデータサイエンスの必要性について理解できる．
• コンピュータでデータを扱うためのデータ表現の基礎がわかる．
• データサイエンスの基礎となる数学やアルゴリズムを理解できる．
• 数値計算，テキスト処理，データ処理のための簡単なプログラムが作成できる．
• 代表的なデータ分析手法について理解し，データ分析の設計とデータ分析ができるようになる．
• AIのこれまでの変遷や代表的技術の背景が理解できる．
• 機械学習の基本的な概念や仕組みが理解できる．
• 各自の今後の専門分野における問題をデータサイエンスの立場から見ることができ，問題解決の
糸口を見つける能力を身につけることができる．
その他
・修了後のアンケ―ト（2022年度）
・この科目の自己点検・評価（2022年度）
・教育プログラム認定制度（応用基礎レベル）（申請書・全学部等に開講されていることがわかる資料・プログラム改善体制規則・自己点検評価体制規則・取組概要・その他補足資料）
・この科目の自己点検・評価（2022年度）
・教育プログラム認定制度（応用基礎レベル）（申請書・全学部等に開講されていることがわかる資料・プログラム改善体制規則・自己点検評価体制規則・取組概要・その他補足資料）