データサイエンス【魁】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(リテラシーレベル)」に認定されています。(認定有効期限：令和10(2028)年3月31日まで)
学びの特徴
データサイエンス「魁(さきがけ)」プログラム
世界は「第4次産業革命」の真っただ中にあり、
その担い手はデータサイエンスやAIに関する知識やスキルを身につけた人材です
データサイエンス「魁」プログラムは、ビジネス課題や社会的問題の解決に必要なデータを収集し、その解決案を創造しうる人材の育成をめざした教育プログラムです。本学と企業との太いパイプを活かし、企業内での具体的な課題を教材として取り上げ、理論と実践の両面から相乗的な学修を積み上げていくことを目的としています。
プログラムの特長
● 全専攻横断型プログラムのため、どの専攻に所属していても受講可能
● 連携協定を締結しているサツドラホールディングス株式会社が所有するリアルなデータを活用した実践的な学びを実施
身につけることができる能力
適切なデータを入手する能力
適切な分析を行うには良質なデータ収集が必要です。分析目的を明確にして必要なデータを集められる力を身につけます
データに対する適切な処理手順を指示する能力
データの特徴、性質を把握し、分析目的に沿った処理をＰＣを活用して行うことができる力を身につけます
分析結果を正しく解釈し、報告する能力
分析結果を可視化し、わかりやすく報告できる力を身につけることで、ビジネス等での意思決定に役立てることができます
授業科目
「データサイエンス」「数理・統計学」「経営学」の3つのカテゴリーで分類されています。
【科目例】
データサイエンス学
データサイエンスの基礎を学ぶために、ビッグデータの利活用事例を紹介し、データリテラシーを意識した、データの扱い方を学びます
人工知能概論
人工知能（AI）という技術の基本を学び、その活用事例や新たな利用分野について考察します
統計学基礎Ⅰ
データサイエンスの基盤の学問の一つである統計学の基本を学びます
多変量解析
代表的な多変量解析の手法の適用の仕方や、解析結果の解釈について学びます
経営学基礎
組織経営の課題について、実務（事例）と歴史、理論の側面から捉え、地域共創活動に資する問題発見能力と課題解決思考を持つために必要とされる管理（マネジメント）に関する知識を学んでいきます
マーケティング概論
マーケティングの基本を理解し、マーケティング思考を身につけ、最終的に自らの考えで企業のマーケティング活動について説明できるようになることを目標とします
PICK UP 「データサイエンス演習Ⅱ」
「データサイエンス演習Ⅱ」では、データを用いた課題解決の手法（データサイエンスの一部）を、店舗での実践を通して学びました。学生は、サツドラ西岡札大前店での調査・ヒヤリング等のフィールドワークを通し、「データを用いた店舗の課題解決提案」をまとめ、最終プレゼンに臨みました。
データサイエンス「魁」プログラム カリキュラムツリー・科目一覧
修了要件
データサイエンス「魁」プログラムの修了を認定する条件は以下のとおりです。
プログラムに参加登録し、すべての要件を満たした場合、卒業時に修了証書を交付します
(1) プログラムで指定する所定の科目から合計30単位以上を修得
(2) 科目群Ⅰから10単位を修得
(3) 科目群Ⅱの各区分から次を含む内容を含む20単位以上を修得
- データサイエンス：4単位以上
- 数理・統計学：2単位以上
- 経営学：4単位以上
実施体制
| プログラムの運営責任者 | 学長 |
|---|---|
| プログラムを改善・進化させるための体制 | 札幌大学教務委員会 |
| プログラムの自己点検・評価の体制 | 札幌大学教務委員会 |
