令和3（2021）年度入学生のDSマイスター認定要件はこちら

データサイエンスマイスター制度とは

山形大学では、データから目的に整合した情報を読み解き、データを適切に活用して課題解決に導くことができる人材の育成を目指しております。本制度は、基盤共通教育と各学部の選択科目より、データサイエンスに関連する一連の授業から履修プログラムを構成し、一定以上の成績を収めた学生をデータサイエンスマイスターとして認定します。本制度は、本学の全学部生が認定を受けることが出来ます。

◆データサイエンスマイスター制度に用いられる科目は、以下の４科目群に分類されます。

数理科学分野数学の基礎および専門知識
統計科学分野統計学の基礎および専門知識
情報科学分野データの収集・処理・表現に関する基礎および専門知識
社会情報学分野社会における情報のあり方とその分析手法に関する基礎および専門知識

※ 科目によっては、補講者のみ対象とする講義、特定の学部学科生のみ対象に開講する講義もあります。

データサイエンスマイスター制度の認定基準

データサイエンスマイスターの認定にはベーシック、アドバンストの２コース設けました。
・ベーシック（リテラシーレベル）
・アドバンスト（応用基礎レベル）

ベーシック認定基準

次の認定条件①、②の両方を満たすことで、データサイエンスマイスター（ベーシック）に認定されます。

■履修条件①
４つの科目群からそれぞれ１科目２単位以上を修得してください。複数の科目群に同時に含まれている同一科目については、重複してカウントします。

■履修条件②
下記の表に定める必修科目を含め、認定科目リストから４科目８単位以上を修得してください。複数の科目群に同時に含まれている同一科目については、重複してカウントしません。

ベーシックについては、必修科目を修得することで認定条件①、②が自動的に満たされます。

認定科目の授業内容

ベーシック認定に必要な科目の授業内容については、こちらを見て、必要な科目を履修します。

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

本学の「データサイエンスマイスター制度（ベーシック）」が、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）」の認定を受けました。（認定の有効期限： 令和９年３月３１日まで）
　　
■申請書
・数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度（リテラシーレベル）申請書（PDF）

・数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度（リテラシーレベル）変更届【令和4年度】（PDF）

■自己点検・評価
・令和3年度「データサイエンスマイスター制度」（ベーシック）の自己点検・評価報告書（PDF）

アドバンスト認定基準

次の認定条件①、②の両方を満たすことで、データサイエンスマイスター（アドバンスト）に認定されます。

■履修条件①
４つの科目群からそれぞれ２科目４単位以上を修得してください。複数の科目群に同時に含まれている同一科目については、重複してカウントします。

■履修条件②
下記の表に定める必修科目を含め、認定科目リストから１6科目３２単位以上を修得してください。複数の科目群に同時に含まれている同一科目については、重複してカウントしません。



令和3年度入学生向けデータサイエンスマイスター制度認定科目一覧

データサイエンスマイスター制度に用いられる科目は、「数理科学分野」、「統計科学分野」、「情報科学分野」、「社会情報学分野」の4カテゴリに分類されます。各分野に属する科目等の詳細は、下記のとおりです。

なお、同一の科目が複数の分野に同時に含まれている場合があります。

パンフレットpdfダウンロードはこちら（2.32MB）

■パンフレットの訂正について
p4　2021.10.04修正しました
科目コード：22031／科目名：初等教科教育法I（算数）
単位数：（誤）2単位→（正）1単位