各科目の内容
UNP DSリテラシー教育プログラムは、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」の認定を受け、審査項目に対応した学修内容が盛り込まれています。
また、UNP DSリテラシー教育プログラムの前提となる科目として、「情報リテラシー」（1年次前期 2単位）も各学部で開講され、ほぼ全ての新入生が受講しています。
UNP DSリテラシー教育プログラム科目の詳しい内容・授業方法は以下のシラバスを参照してください。
1年次後期 2単位統計分析入門
講義は「記述統計」「集計」「推測統計」の順に展開します。記述統計では、位置・散らばりに関する記述統計量の定義と性質を理解し、データの特徴を把握するという記述統計の目的を理解します。
次いで、共分散・相関係数をはじめとする多変量統計指標について理解します。また、大量のデータをExcelを使って見通しよく集計するための技術について学びます。
1年次後期 2単位データサイエンスリテラシー
これからの社会において必要不可欠となるデータサイエンス・AIの基礎を学ぶことを目的とします。
データサイエンスやAIが必要とされる社会的背景、データの種類、収集と蓄積、データ利活用の目的（記述・予測・分類・因果識別）とそのための手法の概観、生成AIを含むAIの基本的な仕組みと活用上の留意点、データサイエンス・AIがもたらす社会問題と倫理、様々な現場におけるデータ利活用の実際について学びます。
また、データ分析のための具体的な基本手法（データハンドリング、データ記述と視覚化、回帰分析、教師あり機械学習等）について、実データを含めた演習を交えつつ学びます。
