プログラムの概要

数学・算数のやり直し学習から始めることで、数理・データサイエンス・AIのリテラシーレベルの知識を無理なく身につけるデータサイエンス数学力向上のための支援プログラムです。おもに、大学、専門学校などで、データサイエンスに必要な数学スキルの定着を目的とした学習のカリキュラムとして活用できます。

プログラムの流れ

1. ヒアリング調査、チェックテスト

   はじめにヒアリングを行い、目的やご要望を確認します。また、事前にチェックテストとして実用数学技能検定「数検」やビジネス数学検定を実施することで、学生の数学力に合わせたクラス分けを行うことができます。

2. 受講者のスキルレベルや目的に合わせたカリキュラムの設計

   リテラシーレベルから基礎・応用まで、受講者のスキルレベルや入学前教育や就職活動といった、目的に合わせたカリキュラムを設計します。

3. 目的や予算に応じたプログラムの策定

   ご要望に応じて、対面やオンラインでの講義、e-ラーニング、テキスト、試験などのツールをご用意し、プログラム（内容、回数、期間など）を策定します。
   データサイエンス数学ストラテジスト資格試験のみのご活用も可能です。

4. データサイエンス数学ストラテジスト資格試験の受験

   データサイエンス数学ストラテジスト資格試験を受験することで、スキルの定着を確認します。中級は、小学校で習う四則演算から中学校、高校1年生で習う数学Ⅰ・Aまでがおもな出題範囲です。数学に自信がなくても十分合格をねらえます。

   データサイエンス数学ストラテジスト 公式サイト

プログラムの特長

文系学部の学生でも、データサイエンスに必要な数学を効率よく学習できる

データサイエンスに密接に結びついている数学の分野を算数レベルからピックアップしたカリキュラムで、データサイエンスを学ぶための数学のやり直し学習プログラムとして、文系学部の学生でも無理なく学習することが可能です。

実用数学技能検定「数検」やビジネス数学検定と組み合わせ

データサイエンス系の講座を開講するうえで、学生の数学力のばらつきは大きな障害となります。受講希望者に事前にチェックテストとして実用数学技能検定「数検」やビジネス数学検定を実施することで、学生の数学力に応じた適切なクラス分けを行うことが可能なので、さまざまな学部・属性の学生が受講できます。

資格試験の受験によってデータサイエンスに必要な数学力を確認できる

データサイエンス数学ストラテジスト資格試験は、データサイエンスに必要な数学に関する問題が４つの分野から出題されます。スコアレポートでは、データサイエンスの基盤となる基礎的な数学（確率統計・線形代数・微分積分）と、実践的な数学（機械学習系・アルゴリズム系・ビジネス系数学）に関わる技能を確認できます。

活用例

データサイエンスの基礎を身につける講座として

近年、各大学でデータサイエンス系の学部や講座の設置が増加していますが、いきなり専門的な内容を教えても、学生がついていけないという事例が多く見られます。専門的なデータサイエンスの習得の前に、データサイエンス数学ストラテジストの講座で基礎固めを行うことで、無理のない学習プログラムを組むことが可能です。

初年次の必須科目として

数理・データサイエンス・AIのリテラシーレベルの知識は、すべての大学生・高等専門学校生に必須の知識とされています。データサイエンス数学ストラテジスト中級レベルの学習内容は、数理・データサイエンス・AIのリテラシーレベルと一致しているため、入学後に公式問題集で学習し、資格を取得することも効果的です。

データサイエンス系の学部・学科の入学前教育として

データサイエンス系の学部・学科に入学し、初年次からデータサイエンティストをめざすプログラムを受講するには、入学前の段階で、数理・データサイエンス・AIのリテラシーレベルを身につけておく必要があります。このための学習ツールとして、データサイエンス数学ストラテジストのe-ラーニング講座や、公式問題集での事前学習を行うことが効果的です。

ご相談・資料ダウンロード

各企業・団体にあわせてカスタマイズした支援プログラムを、ソリューションとしてご提供いたします。下記のフォームから、ご相談・お問い合わせください。

また、資料ダウンロードご請求フォームから、「ビジネス数学」「データサイエンス数学」に関する各種資料がダウンロードできます。