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データサイエンス・
AIリテラシープログラム
Data Science and AI Literacy Program

データサイエンス・AIリテラシープログラム概要

データサイエンス・AIリテラシープログラムは、
初級レベルのプログラムです。
数理・データサイエンス・AIを活用するための
基礎的な知識・スキルを身に付けます。
「データサイエンス・AI入門」(2単位)と
「プログラム指定科目」(2単位以上)で構成し、
2科目4単位の修得をプログラム修了要件としています。

データサイエンス・AI入門＜必修2単位＞
プログラム指定科目＜選択2単位以上＞

プログラム案内動画

プログラム対象科目

龍谷大学「データサイエンス・AI教育プログラム」実施体制

必修2単位（1科目）

＜教養教育科目＞

データサイエンス・AI入門

講義概要
この授業では、データを扱う分野としてのデータサイエンス・AIの基礎的な内容を学習し、機械学習などを学習するための準備を行うとともに、将来、社会でビッグデータの処理結果に基づく判断が求められた際に、困らずに取り扱うことができることを授業目的としています。
また、文部科学省による「数理・データサイエンス・AI（リテラシーレベル)」のモデルカリキュラムに基づいて、【導入】「社会でおけるデータ・AI利活用」、【基礎】「データリテラシー」、【心得】「データ・AI利活用における留意事項」について、学習します。

到達目標
データ思考の基礎的な知識・技能を有し、実際の簡単な統計データなどを適切にグラフ化し、それらに基づき判断できることを目標としています。また、データを扱う上での個人情報などの取り扱い方に関して、注意すべき点を説明できることを目標としています。

プログラム指定科目　
選択2単位（1科目）以上

＜教養教育科目＞

社会統計学のすすめ（深草・瀬田キャンパス）
確率・統計入門（深草キャンパス）
生活の中の統計技術（瀬田キャンパス）

＜文学部専攻科目＞

心理学統計法A、心理学統計法B、心理学実験A、心理学実験B、心理学研究法A、心理学研究法B

＜経済学部専攻科目＞

統計学入門

＜経営学部専攻科目＞

経営データの分析A、経営データの分析B、経営データ分析Ｉ

＜法学部専攻科目＞

特別講義Ｒ（統計・数学入門）

＜政策学部専攻科目＞

政策学のための統計・数学

＜国際学部専攻科目＞

社会調査法、ITリテラシーA、ITリテラシーB

＜社会学部専攻科目＞

社会調査情報処理実習A（社会学科）、社会調査情報処理実習B（社会学科）、情報処理実習ⅠＡ（コミュニティマネジメント学科）、情報処理実習ⅠＢ（コミュニティマネジメント学科・現代福祉学科）、情報処理実習ⅡＡ（現代福祉学科）、情報処理実習ⅡＢ（現代福祉学科）、社会統計学Ⅰ（社会学科・総合社会学科（2025～））、社会統計学Ⅱ（社会学科）、量的調査法（社会学科・コミュニティマネジメント学科）、社会福祉調査の基礎（現代福祉学科）、社会福祉調査実習（現代福祉学科）