※ 1. ～ 4. はプログラムごとに掲載

【工学部】

1. プログラム名称

データサイエンス応用基礎プログラム（工学部）

2. プログラムで身に付けることのできる能力

・データから意味を抽出し、現場にフィードバックする能力
・自らの専門分野に数理・データサイエンス・AIを応用するための大局的な視点
・AIの基本的な概念と手法、応用例を学ぶことで、AI技術を活用し課題解決につなげる能力

3. 修了要件

1. リテラシーレベルの数理・データサイエンス・AI教育プログラムの「データ科学と社会Ⅰ・Ⅱ」（共同獣医学部と国際総合科学部は同等の授業科目）の単位を修得すること。

2. 「データサイエンス技術」及び「データサイエンス技術演習」の専門科目の単位を修得すること。
　（令和2年度までの入学生は、旧カリキュラムのため、「データサイエンス技術」又は従前の「応用情報数学Ⅱ」、及び従前の
　「ものづくり創成実習Ⅰ・Ⅱ」の専門科目の単位を修得することとする。）

修了要件ではないが、自身の専門に合わせてデータサイエンス関連科目を修得することを推奨する。

4. プログラム構成科目

【理学部】

1. プログラム名称

データサイエンス応用基礎プログラム（理学部）

2. プログラムで身に付けることのできる能力

・データの意味を抽出し、自身の専門分野にフィードバックする能力
・自らの専門分野に数理・データサイエンス・AIを応用するための大局的な視点
・AIの基本的な概念と手法、応用例を学ぶことで、AI技術を活用し課題解決につなげる能力

3. 修了要件

1. リテラシーレベルの数理・データサイエンス・AI教育プログラムの「データ科学と社会Ⅰ・Ⅱ」（共同獣医学部と国際総合科学科は同等の授業単位）の単位を修得すること。

2. 「データサイエンス技術Ⅰ、Ⅱ」、「データサイエンス技術演習」、および「機械学習」の単位を修得すること。

3. 修了要件ではないが、各学科・コースで開講されている「データサイエンス教育科目」を積極的に履修することを推奨する。

4. プログラム構成科目

【医学部】

1. プログラム名称

データサイエンス応用基礎プログラム（医学部）

2. プログラムで身に付けることのできる能力

（1）データから意味を抽出し、現場にフィードバックする能力
（2）自らの専門分野に数理・データサイエンス・AIを応用するための大局的な視点
（3）AIの基本的な概念と手法、応用例を学ぶことで、AI技術を活用し課題解決につなげる能力
（4）医療分野におけるデータの取り扱いにおける倫理的問題と社会的影響の理解
（5）医療現場におけるAI技術の結果を過不足なく捉え治療に活かす能力

3. 修了要件

1. リテラシーレベルの数理・データサイエンス・AI教育プログラムの「データ科学と社会Ⅰ・Ⅱ」の単位を習得すること

2. 「数学Ⅰ・Ⅱ」・「医用統計学・医用AI学」・「システムバイオインフォマティクス」・「社会医学基本実習」・「医療情報・EBM」及び「多職種連携」の単位を修得すること

4. プログラム構成科目

【農学部】

1. プログラム名称

データサイエンス応用基礎プログラム（農学部）

2. プログラムで身に付けることのできる能力

・データから意味を抽出し、自身の専門分野にフィードバックする能力
・自らの専門分野に数理・データサイエンス・AIを応用するための大局的な視点
・AIの基本的な概念と手法、応用例を学ぶことで、AI技術を活用し課題解決につなげる能力

3. 修了要件

以下の科目の単位を全て修得すること。

1. 「データ科学と社会Ⅰ」及び「データ科学と社会Ⅱ」

2. 「数学概論」、「データサイエンス技術」、「応用情報処理学」及び「生物環境情報工学」

4. プログラム構成科目

【共同獣医学部】

1. プログラム名称

データサイエンス応用基礎プログラム（共同獣医学部）

2. プログラムで身に付けることのできる能力

（1）データから意味を抽出し、現場にフィードバックする能力
（2）自らの専門分野に数理・データサイエンス・AIを応用するための大局的な視点
（3）AIの基本的な概念と手法、応用例を学ぶことで、AI技術を活用し課題解決につなげる能力

3. 修了要件

「データ科学と社会Ⅰ」、「データ科学と社会Ⅱ」、「獣医学概論A」、「データサイエンス技術基礎」、「データサイエンス技術統計」、「データサイエンス数学」、「データサイエンス技術演習」、7科目8単位のすべてを取得すること。

なお、データサイエンスの獣医学・生物学への応用として、DNA配列・アミノ酸配列の解析に特化した「バイオ情報処理技術」、「バイオ情報処理技術演習」を選択科目として受講することを推奨する。

4. プログラム構成科目

【経済学部】

1. プログラム名称

データサイエンス応用基礎プログラム（経済学部）

2. プログラムで身に付けることのできる能力

（1）データから意味を抽出し、現場にフィードバックする能力
（2）自らの専門分野に数理・データサイエンス・AIを応用するための大局的な視点
（3）AIの基本的な概念と手法、応用例を学ぶことで、AI技術を活用し課題解決につなげる能力

3. 修了要件

「データ科学と社会Ⅰ」、「データ科学と社会Ⅱ」、「データサイエンス応用基礎Ⅰ」、「データサイエンス応用基礎Ⅱ」、4科目6単位のすべてを取得すること。

4. プログラム構成科目

5. 授業の方法及び内容

各授業の方法及び内容は以下のシラバス検索ページより参照されたい。

→　山口大学教務システム

6. 実施体制

情報・データ科学教育センターが各学部と連携し本教育プログラムの計画・実施・評価・改善を担っている。

情報・データ科学教育センター組織図

7. 評価と改善

当該プログラムに関する諸活動の改善・進化サイクルを機能させるため、自己点検・評価委員会を組織し、継続的な活動を実施している。詳細は以下のページを参照されたい。

→　評価・改善活動