東北大学 全学教育 Tohoku University Liberal Education

サイト内検索

    東北大学コンピュテーショナル・データサイエンス・プログラム
    Computational Data Science Program(CDSプログラム)

    本プログラムを含む本学のAIMD教育プログラムは、文部科学省の数理・データサイエンス・AI教育プログラムリテラシーレベルプラス(MDASH-Literacy+)に選定されています。(有効期限:令和8年3月31日)

    CDSプログラム
    紹介動画
    (2022年度作成)
     
     
     
                                       <2024年度>
      挑創カレッジ「東北大学コンピュテーショナル・データサイエンス・プログラム」案内
     
    【プログラムの概要】
     このプログラムでは、現代において重要な素養のひとつとなっている、数理・データサイエン
    スの手法を様々な実データに適用することによって可能となる問題解決のスキルを身につけるこ
    とを目的として、機械学習や人工知能の基本、ビッグデータ等を背景としたそれらの実社会への
    応用事例、背景となっている数理・統計理論、および、プログラミングを伴った実践的なデータ
    処理を、複数の科目を通じて学びます。
     科目によって前提となる知識・技能に幅がありますので、シラバス等でよく確認するようにし
    てください。
     入学年度により授業科目名が異なりますので、入学年度に応じたプログラム対象科目を確認し
    てください。
     
    <CDSプログラム対象科目:2022年度以降入学者用>(2024.4.1)
    CDS 授業科目名 単位数 CDS 備考
    区分 修了要件





    情報 実践的機械学習Ⅰ 2 必修  
    機械学習アルゴリズム概論 2 必修  
    実践的機械学習Ⅱ 2 選択  
    情報とデータの基礎 2 選択  
    情報教育特別講義(AIをめぐる人間と社会の過去・現
    在・未来)
    2 選択  
    データ科学・AI概論 2 選択  
    情報教育特別講義(AI・データ科学研究の現場) 2 選択  
    情報教育特別講義(実践的量子ソリューション創出論) 2 選択  
    統計 統計学入門 2 選択  
    数理統計学入門 2 選択  
    数理統計学概論 2 選択  
    数理統計学 2 選択  
    情報教育特別講義(統計数理モデリング) 2 選択  
    数学 解析学入門 2 選択  
    線形代数学入門 2 選択  
    解析学概論 2 選択  
    線形代数学概論 2 選択  
    解析学A 2 選択  
    解析学B 2 選択  
    線形代数学A 2 選択  
    線形代数学B 2 選択  
     
    <CDSプログラム対象科目:2021年度以前入学者用>(2024.4.1)
    CDS 授業科目名 単位数 CDS 備考
    区分 修了要件





    情報 実践 機械学習1 2 必修 ※1
    (または実践 機械学習)
    (実践 機械学習) 2 (選択)
    機械学習アルゴリズム概論 2 必修  
    実践 機械学習2 2 選択  
    情報基礎A / 情報基礎B 2 選択 いずれか一方の単位取得のみを本
    プログラム修了要件として扱う。
    AIをめぐる人間と社会の
    過去・現在・未来
    2 選択  
    Pythonによるデータ科学入門 2 選択  
    数理・AI・データ科学 -デー
    タ生成・活用の現場に立会う-
    2 選択  
    実践的量子ソリューション創出論 2 選択  
    統計 数学概論D 2 選択  
    数理統計学概要 2 選択  
    数理統計学 2 選択  
    統計数理モデリング 2 選択  
    数学 数学概論A 2 選択  
    数学概論B 2 選択  
    数学概論C 2 選択  
    解析学概要 2 選択  
    線形代数学概要 2 選択  
    解析学A 2 選択  
    解析学B 2 選択  
    線形代数学A 2 選択  
    線形代数学B 2 選択  
    ※1 「実践 機械学習(2018年度のみ開講)」の単位を取得している者は、CDSプログラ
       ム修了認定条件として定めるCDS修了要件の必修科目「実践 機械学習1」を修得済とし
       て扱います。
       なお、「実践 機械学習」を修得した者が、より理解を深めるために「実践 機械学習1」
       「実践 機械学習2」を履修し、それぞれの単位を取得することもできます。「実践 機械
       学習」と「実践 機械学習1」の両方の単位を取得している場合は、「実践 機械学習」を
       「情報」の区分における選択科目の修得として扱います。
     
    <<履修時の注意事項>>
    ・ 学部ごとに履修時期(セメスター)が定められている授業科目は、所属する学部が指定する
      セメスター以降しか履修できません。(特に、CDS区分「数学」の授業科目を履修する際
      は、注意してください。)
    ・ CDS修了要件として定める「必修科目」や「選択科目」の扱いは、所属学部における進級
      ・卒業のための履修指定とは異なる独立した指定です。(CDS修了要件では「選択科目」
      となっていても、所属学部における卒業(進級)の要件としては、自由聴講科目となる場合
      があります。)
    ・ CDSプログラム対象科目として開講される科目は、年度により変更(増減)することがあ
      ります。
     
    <CDSプログラム修了認定条件>
    ・ 以下の全てを満たしていること。
     ・ CDSプログラム対象科目から、CDS修了要件「必修科目」と定める科目の単位を全て
       取得していること。
     ・ CDSプログラム対象科目から、CDS修了要件「選択科目」と定める科目の単位を、C
       DS区分「情報」の科目から4単位以上、CDS区分「統計」の科目から2単位以上およ
       びCDS区分「数学」の科目から2単位以上を取得していること。
     ・ プログラム修了認定を申請する時点で、本学学士課程に在籍していること。(大学院学生
       は本プログラムの修了認定は申請できません。)
     
    <プログラム修了認定申請手続き>
    ① 工学部「クロス情報プログラム」を履修する学生
      2024年度CDS修了認定申請フォーム より申請をしてください。
    ② 上記①以外の学生
      本プログラムの修了認定申請書に必要事項を記載し、証明書自動発行機より出力した成績証
      明書を添付して教育・学生支援部教務課全学教育実施係(川内北キャンパス教育・学生総合
      支援センター2階)へ提出してください。
     ・ CDSプログラム修了認定申請書(PDF)
     
     9月10日(※)までに修了認定申請書の提出、あるいはフォーム申請があった場合は、9月
    末に修了認定を行います。
     3月10日(※)までに修了認定申請書の提出、あるいはフォーム申請があった場合は、3月
    末に修了認定を行います。
    ※当該日が土曜日の場合は翌々日まで、日曜日の場合は翌日までとする。
     
       本プログラム修了者(令和2年度以降修了者)にはオープンバッジを発行します。 詳細