データサイエンス教育
経済学部では、2020年4月に「データサイエンスコース」を開設し、データサイエンス教育を推進しています。また、2021年度より全学的に展開する数理?データサイエンスセンターによるデータサイエンス教育プログラムの開始に伴い、講義科目などの充実を行っています。
| 学年 | 科目 | |
| 1年次 配当 |
データサイエンス科目 | AIと経済 |
| 数理?統計科目 | 経済数学 | |
| 2年次 配当 |
データサイエンス科目 | データサイエンスの基礎 |
| 数理?統計科目 | 経済統計学 | |
| 情報?AI科目 | AIプログラミングの基礎 | |
| 3?4年次 配当 |
データサイエンス科目 | 金融データ分析／応用計量経済学／社会科学におけるデータサイエンス |
| 数理?統計科目 | ゲーム理論とAI／計量経済学 | |
| 情報?AI科目 | 応用AIプログラミング | |
全学のデータサイエンス教育プログラム
※全学のデータサイエンス教育プログラムは、経済学部のデータサイエンスコースの学生だけでなく、2021年度入学の全ての経済学部生が対象となります。
城西大学では独自の教育プログラムを設定し、そのプログラムを修了した学生には修了証を授与します。
データサイエンス教育プログラムは、データサイエンスの基礎的素養学修のためのベーシックレベル（4科目8単位以上を要請）と、その先の、自らの専門に合わせて、実際にデータを扱ってデータサイエンスの活用を学修するアドバンストレベル（8科目16単位以上を要請）があります。アドバンストレベルにおいては、「社会科学におけるデータサイエンス」、「ゲーム理論とAI」、「応用AIプログラミング」などの科目を選択して学修することができます。
バランスのとれた学修を進めるため、教育プログラムに組み込まれている科目は「データサイエンス科目」、「 数理?統計科目」、「情報?AI科目」に分類されています。また、専門性の高い科目（3年次以降に学修する科目）は専門教育レベルの科目となり、それ以外の主に1～2年次に学修する科目は基礎教育レベルの科目となっています。
データサイエンス教育プログラムは、データサイエンスの基礎的素養学修のためのベーシックレベル（4科目8単位以上を要請）と、その先の、自らの専門に合わせて、実際にデータを扱ってデータサイエンスの活用を学修するアドバンストレベル（8科目16単位以上を要請）があります。アドバンストレベルにおいては、「社会科学におけるデータサイエンス」、「ゲーム理論とAI」、「応用AIプログラミング」などの科目を選択して学修することができます。
バランスのとれた学修を進めるため、教育プログラムに組み込まれている科目は「データサイエンス科目」、「 数理?統計科目」、「情報?AI科目」に分類されています。また、専門性の高い科目（3年次以降に学修する科目）は専門教育レベルの科目となり、それ以外の主に1～2年次に学修する科目は基礎教育レベルの科目となっています。
