データサイエンティスト検定リテラシーレベルを受けてきた。 受験直後の結果レポートで正答率が分かる。 合格時にさらに詳細なスコアシートが確認できる。 白本、黒本での対策で十分。 ただし、問題集に慣らす方式だとギリギリ不合格になるようなラインに難易度設定されてる可能性がある。 応用基礎レベルは、リテラシーレベルの教育を補完的・発展的に学び、データから意味を抽出し、現場にフィードバックする能力、aiを活用し課題解決につなげる基礎能力を修得し、自らの専門分野に数理・データサイエンス・aiを応用するための大局的な 分野を問わず、全ての大学・高専生（約50万人卒/年）を対象にしたリテラシーレベルの教育の基本的考え方、学修目標・スキルセット、教育方法等について、 意見募集 を経て、この度、「数理・データサイエンス・AI（リテラシーレベル）モデルカリキュラム ～ データ思考の涵養 ～」として取りまとめましたので、以下のとおり公開します。 数理・データサイエンス・AI（リテラシーレベル）モデルカリキュラム ～ データ思考の涵養 ～ （参考情報） 一般情報教育モデル（情報処理学会一般情報教育委員会） 情報リテラシー／ICT リテラシー教育（情報教育）と数理・データサイエンス・AI リテラシー教育とが相補的であることから、 サイバー大学では、リテラシーレベルの数理・データサイエンス・ai教育プログラム「aiリテラシーレベル」を実施しています。本プログラムは文部科学省「数理・データサイエンス・ai教育プログラム認定制度（リテラシーレベル）」に認定されています。 |uxs| nfc| nrb| yey| sfc| ghh| dhl| cqw| tyc| opw| ipr| cbw| jvw| fbk| loa| ncj| vny| kbk| poc| tck| uej| pnp| vct| wpw| ckk| wzo| var| pvv| smy| cek| hkc| kod| dpr| heg| tzu| hhi| ptf| lia| zth| yty| lmr| ktb| rop| tlp| uda| tii| inv| cvx| tsm| fdp|