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総合情報学部2026【データサイエンス教育プログラム(応用展開レベル)<学部独自プログラム>】以下選択A・B・C各群から、それぞれ2科目ずつ計6科目の修得が必要選択A群データの解析に関する講義科目(いずれか2科目修得が必要)科目名行動科学研究法調査データ分析社会現象と数理モデル数値・数量解析モバイル・コンピューティングサウンド知覚情報処理エンターテインメント・コンピューテ自然言語処理画像情報処理感性情報処理人工知能機械学習2年次配当2年次配当2年次配当2年次配当2年次配当2年次配当2年次配当3年次配当3年次配当3年次配当3年次配当3年次配当データの収集や表現に関する講義科目(いずれか2科目修得が必要)科目名応用倫理学社会調査方法論質的調査法知的財産法(著作権)認知ロボティクス2年次配当2年次配当2年次配当2年次配当2年次配当メディア法制と倫理コンピュータ犯罪3年次配当3年次配当3年次配当3年次配当3年次配当3年次配当3年次配当3年次配当3年次配当3年次配当データ分析実習テキストマイニング実習プログラミング実習(Python)オブジェクト指向プログラミング実習(Java)2年次配当2年次配当2年次配当統計プログラミング実習統計的因果推論実習経済情報処理実習2年次配当経営データ分析実習実習科目(いずれか2科目修得が必要)科目名択C群選機械学習実習モバイルコンピューティング実習ロボットブレインコンピューティング実習プログラミング実習(C)-221-ィング選択B群
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