新潟食料農業大学 数理・データサイエンス・AI教育 プログラム
目的
本学学生が様々なデータを理解・処理・分析し、データから有用な情報を取り出すデータサイエンスの基礎を学び、自身でコンピューターを利用して必要な結果を作成できること
プログラム開講科目
❶データサイエンス入門（2025年度［令和7年度］のシラバスはこちら）
❷データサイエンス演習（2025年度［令和7年度］のシラバスはこちら）
プログラム受講に伴い身につけられる能力
❶データサイエンス入門
データサイエンスは課題発見や課題解決にデータを活用するというビジネス力が必要な分野であり、本科目ではデータを活用する上での基礎的な知識と技術の修得を目指す。具体的には、Excelの習熟と統計的な分析の基本の修得を通して、専門領域・科目を自律的に学習していくための基礎スキルを身につけることができる。
❷データサイエンス演習
食料産業に関連する様々なデータを用いて、実際に分析を行いながら分析スキルの向上を目指す。具体的には、課題を設定して適切にデータを収集し成形を行う方法や、経済学および経営学の視点で結果の解釈を行うスキルを養い、ビジネスに活用できる実践力を身につけることができる。
プログラムの受講対象
全学部・全学科（※2023年度［令和5年度］以降の入学者）
プログラムの修了要件
科目「データサイエンス入門（2単位）」および「データサイエンス演習（2単位）」の単位を修得すること
新潟食料農業大学 教育課程表（本プログラム関連）
新潟食料農業大学 教育課程表（本プログラム関連）はこちら
プログラムの実施体制
本学内に「データサイエンス教育ワーキンググループ」を設置し、プログラム内容の点検および効果検証を行い、数理・データサイエンス・AI教育プログラムの改善を進めます。
※「データサイエンス教育ワーキンググループ」2026年5月 立ち上げ（参考：委員会議事録）