データサイエンス学科
- データサイエンス学科とは？
4年間の流れ
1年次
- データサイエンティストの基礎となる知識を身につける
- 「基礎演習A?B」では学科での学び方と基礎的知識を学びます。「情報社会と人工知能」「統計学入門」「プログラミング入門」「計算社会科学入門」「プロジェクトマネジメント入門」などの授業ではデータサイエンティストに必須の基礎的知識とスキルを身につけ、初めての学びを応援します。
2年次
- 専門性の高い学びから知識と技術を習得する
- 「データマイニング」「テキストマイニング」などデータサイエンスに役立つ解析法を身につけます。加えて、「マーケティング」「情報社会のビジネスモデル」「システム設計」などITやビジネスに関する専門的な知識も身につけ、データサイエンスのビジネスへの活用法を学びます。
3年次
- 「ゼミナール」や講義で専門的な知識を深める
- 担当教員の親身な指導の下、「ゼミナール」が始まります。ビッグデータや実験などデータに基づく実証的研究や、データサイエンスの応用であるビジネスやITに関するテーマに取り組み、専門性の高い知識とスキルを身につけます。「ゼミナール」とは別に発展的内容を含む講義や演習科目も受講し、2年生までに得た知識をさらに深めます。
4年次
- 学びの集大成「卒業研究」の作成
- 担当教員の親身な指導の下、3年までに修得した知識とスキルを活かし、情報社会の課題の発見と解決につながるテーマを設定し、卒業研究に取り組みます。同時に、就職や大学院進学のといった卒業後の進路の準備も、担当教員といっしょに進めます。
授業紹介
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- データサイエンスの基礎を学ぶ「統計学入門」
- 初めて統計学を学ぶ学生を想定して授業を展開します。統計学の講義と同時に、統計ソフトウエアを利用した演習も取り入れて、実践的に統計学を学び、データサイエンティストに必須の知識とスキルを身につけます。
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- 社会におけるAI の役割と在り方を理解する「情報社会と人工知能」
- 高度情報社会を支える技術のひとつがAIです。AIは私たちの生活を便利にする一方で、人間の仕事を奪う可能性も指摘されています。この講義では、高度情報社会でAIが果たす役割や、AIの在り方を考えます。