学びのポイント

• 丁寧にデータサイエンスを
  身につける

  基盤となる統計学、情報学を丁寧に学びます。その上で、社会課題の解決にデータサイエンスを応用する力を身につけるための、幅広い知見・課題を発見する感性・情報収集力を磨きます。また、数学が得意でなくても安心して学べるよう、習熟度別のクラス編成、リメディアル学習、個別サポート等の体制も整えています。

• 行政・企業と連携し、実社会で
  生きる力を身につける

  行政・企業等と連携し、新たな価値の創出や社会課題の解決を目的としたPBL（課題解決型学習）を展開。大学のデータサイエンスの知見を駆使して、環境・経済・文化・地域などの課題に対して政策提言を行い、実践力を身につけます。

• ジェンダー平等に貢献できる
  教養を身につける

  データに基づいた提案を可能にするデータサイエンスを学び、意思決定領域における女性参画の推進をめざします。女性が未だ少ないデータサイエンス分野においてイノベーションを推進し、社会のリーダーとして新しい価値の創出に貢献できる人材を養成します。

学びの領域

• ［ 統計学 ］ 分析手法を用いて、
  データから価値を見出す力

  多変量解析

  時系列解析

  最適化理論

  医療統計

  空間統計学

  文化計量学

  心理分析　など

• ［ 社会科学 ］ 社会の課題を発見し、
  データサイエンスを駆使して解決につなげる力

  経済学概論

  経営学概論

  計量経済学

  行動経済学

  人と組織のマネジメント

  データサイエンス社会実装論

  イノベーション論

  マーケティング　など

• ［ 情報学 ］ データを収集・加工・整理し、
  意味のある形として、実装・運用できるようにする力

  プログラミング

  AI・機械学習

  シミュレーション

  データベース

  バイオインフォマティクス

  画像処理

  ソフトウェア設計

  自然言語処理　など

養成する人物像