日本初のデータサイエンス学部

データサイエンス学部

□本学部の特色

●学びのテーマ

 データサイエンス=情報通信技術(ICT)の発展を背景に従来の情報学と統計学を超えた21世紀の最新科学

 データサイエンスでは蓄積されたビッグデータを加工・整理し、それを解析してデータに含まれるヒント・知識を「見える化」し、社会問題の解決を目指します。そのために必要な統計、情報スキルを習得し、データ分析、問題解決の経験を積み重ねます。

 

●実践力育成を重視した文理融合型プログラム

 数理統計学や情報科学・情報工学を基礎とした確実なデータ分析力を身につけた上で、社会や企業の直面する課題を発見し、データを通じた価値創造の実装力を養成します。

 1年次から官公庁、企業、研究機関と連携した実習で、現場の発想や課題解決を体感し、現実の成功体験から理論学習を動機づける「反転カリキュラム」が特徴です。3~4年次には実社会のフィールドでデータを使った課題解決にチャレンジします。

 このような理論と実践を総合した文理融合型プログラムは他にありません。

 

●多彩なフィールドから活躍が期待される人材育成

 データを正しく管理し、的確に分析し、データから価値を創造できる人材(データサイエンティスト)は、政策・経営戦略の立案を始め、顧客満足度の把握、財務管理、商品開発といったビジネスや組織運営のさまざまな場面で最適な意思決定を支える人材として需要が高く、官民すべての現場での活躍がめざせます。

 

●目指せる卒業後の進路

・経営コンサルティングやIT企業、製薬会社などを始め、データを扱うあらゆる業種の企業や研究・医療機関等
・官公庁・地方自治体
・研究者への道(大学院進学、データサイエンス、その他諸部門)

ほか

カリキュラム(平成29年度から実施)

区分  単位数  概要
教養教育科目群 大学入門科目
全学共通教養科目
外国語科目
体育科目
2
20
5
2
データサイエンス学部で必要な基本的スキルを身に付けるための科目が多く用意されています。大学入門科目の「データサイエンス入門」では、データサイエンスとはどのようなものかを知り、全学共通教養科目ではリメディアル教育を含めた幅広い見識を得るための講義が用意されています。外国語科目では、通常の英語科目に加え、「Data Science English」で専門用語についても知ることができます。
専門教育科目群 データサイエンス基礎科目
(データエンジニアリング系科目)
(データアナリシス系科目)
(データ解析科目)
11
16
4
データサイエンティストとしてデータ分析を行う際に必要となる情報分野、統計分野における基礎的なスキルを身に付けます。また、理論だけではなく表計算ソフト等を用いて実際の分析についても学習します。
データサイエンス専門科目 制約なし 回帰分析や多変量解析などの各種統計手法の概略(手法の目的、使い方、解釈)及びそれらの手法の理論的基礎、高度なプログラミング、セキュリティ、システム開発、ソフトウェア設計、Web 等に関する大規模データ処理、画像処理、パターン認識などの情報関連スキルを学ぶことができます。
領域科学基礎科目 8以上 データサイエンスの活用分野として重要な経済・経営分野の基礎知識を身に付けます。また、様々な分野の実務家を招き、ビジネス等でのデータ分析について紹介します。
領域科学応用科目 9以上 各種分野におけるデータ分析の現状、データの特徴、分析法等を学び、実際のデータに基づき、課題発見、データ分析、問題解決、価値創造について体験します。
データ駆動型PBL演習科目 12 データサイエンスに関し、知識を身に付けるだけではなく、その知識を意思決定に活かして課題を解決できるようになることを目指します。そのため、様々な分野への応用例を学び、実際に問題解決に至るまでの過程を体験し、実践経験を積み重ねます。
合計 128
授与する学位 学士
(データサイエンス)