データサイエンス学部

ICT（情報通信技術）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（データ中心科学）を学びます。

文理融合型カリキュラム

データを管理、加工、処理、分析をするためのスキルは情報や統計のスキルなので理系的ですが、分析結果を価値創造に生かすためには、データの背景を十分に知る必要があり、多くの場合、文系的素養が必要となります。

本学部のカリキュラムでは、情報、統計関連科目ばかりではなく、経済、経営等の文系の授業も開講されます。また、ビジネス分野の第一線で活躍をしている方々の話を多く聞くことができる授業もあり、幅広いスキルを身につけることができます。

興味に応じたカリキュラム作成

本学部で実施されるカリキュラムは、

• データサイエンス科目（データエンジニアリング系（情報関連）科目、データアナリシス系（統計系）科目等）
• 価値創造科目（経済、経営系科目、多分野における価値創造の実例紹介、価値創造の実践等） 　　

の2つに大きく分けられています。

これらの授業から自分の興味に応じた授業を受講することで、情報のエキスパート、統計のエキスパート、価値創造のエキスパートになることも可能です。

多様なカリキュラム構成

本学部では、価値創造の成功体験を積み重ねることに重点を置いており、そのために多くの特徴的な講義・演習が用意されています。

例えば、

• 自分の分析結果を正しく人に伝える方法を取得する「プレゼンテーション論」
• データを扱う上のルールを学ぶ「情報倫理」
• 価値創造を行う上での特徴的なテクニックを学ぶ「価値創造方法論」
• 現場で価値創造を行う上で注意すべき点を学ぶ「価値創造実践論」
• 実際のデータを使ったデータ分析の経験を重ねる多種多様な分野の授業
• 様々な統計分析の活用法を重点的に学ぶ授業、数理的な理論を重点的に学ぶ授業
• データマイニングや人工知能、モバイルコンピューティングなどの最先端の情報理論を学ぶ講義

などがあります。

PBL演習(Project-Based Learning, 課題解決型学習)

1年次から4年次まで通して、実際のデータを扱った価値創造を体験するためのPBL型の演習を行います。

この演習の中では、様々なデータサイエンスの実践例の紹介から始まり、データサイエンスが使われている様々な現場の見学、データ分析の試行錯誤を重ねながら、価値創造の経験の積み重ね、最終的には実データを使った価値創造（現場の意思決定に生かす実際の提案）を行うプロジェクトを行います。

カリキュラムツリー

次のカリキュラムツリーでは、各年度で開講される（教養科目を除く）授業科目と、授業の関連を示した図です。線でつながっている科目は関連の強い科目なので、履修したい授業に関し、履修年度以前で線のつながっている授業は履修されることが望ましいです。

1セメスターの教養科目には，線形代数への招待・解析学への招待・確率への招待(すべて必修)があります。高校までに履修した数学と大学で学ぶ数学との橋渡しをします。

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