SSUデータサイエンスプログラム（経営学部・応用基礎レベル）
「SSUデータサイエンスプログラム（経営学部・応用基礎レベル）」の開設について
2026.4.1
静岡産業大学
静岡産業大学
本学経営学部は、社会において急速に進む「AI活用」「デジタルトランスフォーメーション（DX化）」を経営分野でより一層、活用できる人材を育成するため、2026年度より「SSUデータサイエンスプログラム（経営学部・応用基礎レベル）」を開設します。
「SSUデータサイエンスプログラム（経営学部・応用基礎レベル）」は、経営学部の教育プログラムです。対象は2025年度以降に入学した学生です。本教育プログラムは「データサイエンス基礎」など12の授業科目から成り、本学経営学部の学生がデータサイエンスを活用し、経営分野に係る諸課題の発見・解決力をより高めることを目的とします。本学経営学部の学生は、本教育プログラムの内容を基盤として、自らの専門分野（経営や会計、マーケティング、心理など）をより実践的に学修できます。
「SSUデータサイエンスプログラム（経営学部・応用基礎レベル）」は、経営学部の教育プログラムです。対象は2025年度以降に入学した学生です。本教育プログラムは「データサイエンス基礎」など12の授業科目から成り、本学経営学部の学生がデータサイエンスを活用し、経営分野に係る諸課題の発見・解決力をより高めることを目的とします。本学経営学部の学生は、本教育プログラムの内容を基盤として、自らの専門分野（経営や会計、マーケティング、心理など）をより実践的に学修できます。
名称
本教育プログラムの名称は以下の通りです。
「SSUデータサイエンスプログラム（経営学部・応用基礎レベル）」
「SSUデータサイエンスプログラム（経営学部・応用基礎レベル）」
身に付けることのできる能力
本教育プログラムにより身に付けることのできる能力は、以下の通りです。
１.データを適切に集計・分析するとともに、AIなどを用いて考察し、結果を経営分野に係る諸課題の発見・解決に活かせるようになります。
２.データサイエンスの基礎、プログラミング技術、データベースの取り扱い、AIの活用方法などを身に付けます。
３.実データに基づく演習を通して、それらの実践力・活用力をより高めます。
本学の学生は、本教育プログラムにより得た能力を活用して、自らの専門分野（経営や会計、マーケティング、心理など）をより実践的に学修できます。
１.データを適切に集計・分析するとともに、AIなどを用いて考察し、結果を経営分野に係る諸課題の発見・解決に活かせるようになります。
２.データサイエンスの基礎、プログラミング技術、データベースの取り扱い、AIの活用方法などを身に付けます。
３.実データに基づく演習を通して、それらの実践力・活用力をより高めます。
本学の学生は、本教育プログラムにより得た能力を活用して、自らの専門分野（経営や会計、マーケティング、心理など）をより実践的に学修できます。
開設される授業科目
本教育プログラムは、以下の12の授業科目から成ります。
【本教育プログラムの必修科目】（以下の8科目・16単位を修得）
・「AI・DX入門」（1年次）
・「データサイエンス基礎」（2年次）
・「データサイエンス基礎実践」（3年次）
・「統計学」（2年次）
・「プログラミング応用」（1年次）
・「経営学特殊講義C（データベース）」（2年次）
・「経営学専門演習F」（髙橋等）（1年次）
・「経営学専門演習H」（永田奈央美）（1年次）
※（ ）内は配当年次を示します。
【本教育プログラムの選択科目】（以下の4科目から1科目・2単位を修得）
・「情報セキュリティ」（1年次）
・「統計調査論」（3年次）
・「デジタル技術基礎」（2年次）
・「デジタル技術基礎演習」（2年次）
※（ ）内は配当年次を示します。
【本教育プログラムの必修科目】（以下の8科目・16単位を修得）
・「AI・DX入門」（1年次）
・「データサイエンス基礎」（2年次）
・「データサイエンス基礎実践」（3年次）
・「統計学」（2年次）
・「プログラミング応用」（1年次）
・「経営学特殊講義C（データベース）」（2年次）
・「経営学専門演習F」（髙橋等）（1年次）
・「経営学専門演習H」（永田奈央美）（1年次）
※（ ）内は配当年次を示します。
【本教育プログラムの選択科目】（以下の4科目から1科目・2単位を修得）
・「情報セキュリティ」（1年次）
・「統計調査論」（3年次）
・「デジタル技術基礎」（2年次）
・「デジタル技術基礎演習」（2年次）
※（ ）内は配当年次を示します。
授業の方法及び内容
本教育プログラムの構造、本学のカリキュラムにおける位置づけ、各授業科目の内容を以下に示します。授業では、理論の修得に加えて、社会における実例の学修、表計算ソフトを用いた演習などを通して、実践力を高めます。
修了要件
本教育プログラムの修了要件は、以下の通りです。
本教育プログラムの必修科目（8科目）の単位をすべて（16単位）修得すること
本教育プログラムの選択科目（4科目）から1科目を選択し、2単位を修得すること
本教育プログラムの必修科目（8科目）の単位をすべて（16単位）修得すること
本教育プログラムの選択科目（4科目）から1科目を選択し、2単位を修得すること
モデルカリキュラムとの関係
本教育プログラムは、以下のモデルカリキュラムに基づきます。
数理・データサイエンス教育強化拠点コンソーシアム（2024年4月）
「数理・データサイエンス・AI（応用基礎レベル）モデルカリキュラム」
上記のモデルカリキュラムと各授業科目の関係は、以下の通りです。
数理・データサイエンス教育強化拠点コンソーシアム（2024年4月）
「数理・データサイエンス・AI（応用基礎レベル）モデルカリキュラム」
上記のモデルカリキュラムと各授業科目の関係は、以下の通りです。
実施体制
全学教学委員会が各学部の教務委員会と連携し、本教育プログラムを編成・実施します。
申し込み
希望者は、本教育プログラムを構成する授業科目のいずれかにおいて、前期または後期の履修登録期間中、「SSUデータサイエンスプログラム（経営学部・応用基礎レベル）」への申請を行ってください。方法は以下の通りです。
学生が以下の申請フォームにアクセスし、申請します。
申請内容は「学籍番号」「氏名」「学年」などのみで、とても簡単です。
学生が以下の申請フォームにアクセスし、申請します。
申請内容は「学籍番号」「氏名」「学年」などのみで、とても簡単です。
このプログラムへの申請は、本学に在籍中、一度でOKです。いずれかの授業にて一度、申請すれば、再度、申請する必要はありません。
※SSUメールでログインをしてください。
修了証
卒業までに修了要件科目の単位を修得するとプログラム修了と認定し、希望者には学修歴のアピールとして利用できる修了証を発行します。修了証を希望する学生は下記より申請をしてください。
申請期間については、学生ポータル等でお知らせをします。
申請期間については、学生ポータル等でお知らせをします。
※SSUメールでログインをしてください。