データから意味を抽出して現場にフィードバックする能力やAIを活用し課題解決につなげる基礎能力を備えた人材育成は社会からの要請が大きいことから，理工学部の各学科の専門分野に数理・データサイエンス・AIを応用するための大局的な視点を獲得することを目標として，2025年度より理工学部生を対象とした 「理工学部データサイエンスプログラム」を開始しています．
現在進行中の社会変化（第4次産業革命，Society5.0）の中において，データやAIの活用領域や活用方法を理解したうえで，データを読み， あるいは自らデータを収集し，それらデータを加工して説明することは，社会活動を行う必須のスキルとなっています．このプログラムでは，数理・データサイエンス・AIで使用される数理技術の基礎となる数学とプログラミング技術を学び，データサイエンスが普及してきた社会的な背景，必要な情報倫理とこれからの社会に与える影響について学びます．数理・データサイエンス・AIで使用される数理技術の理論と実際例を学んだのちに，演習をとおしてAIとデータサイエンスの実践について学びます．
理工学部 ソフトウェア工学科，データサイエンス学科，電子情報工学科，機械システム工学科
データサイエンス学科学生およびソフトウェア工学科，電子情報工学科，機械システム工学科でデータサイエンスを副専攻として選択している学生は，プログラムを構成する以下の科目の単位を取得すること．
情報倫理（2単位），
プログラミング基礎（4単位），プログラミング応用（4単位），
統計学概論（2単位），
線形代数学I（2単位），線形代数学II（2単位），線形代数学III（2単位），
微積分学I（2単位），微積分学II（2単位），微積分学III（2単位），
統計的データサイエンス概論（2単位），機械学習の数理（2単位），数理技術プログラミング（2単位）
また，ソフトウェア工学科，電子情報工学科，機械システム工学科でデータサイエンスを副専攻として選択していない学生は，AI・データサイエンスの基礎と応用（2単位）の履修を統計的データサイエンス概論，機械学習の数理，数理技術プログラミングの3科目の履修に代えることができる．
南山大学シラバス：授業の方法と内容はシラバスに記載しています．
| 2025（令和7）年度前期 | 自己点検・評価報告書 (PDF) |
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2026年1月24日に開催された理工学部・理工学研究科外部評価委員会において，理工学部データサイエンスプログラムについて以下のような意見をいただいた．
