データに秘められた力を発見し、
社会に還元する能力を養う
データサイエンスの教育研究拠点をめざし、2023年4月に開設された本学部。一歩先の未来社会での活躍を見据えた能力を身に付け、様々な分野で活躍し世の中の発展に貢献できる人材を養成します。
本学の特徴を活かし、「IT」「ビジネス」
「医療」の3分野におけるデータサイエンスを学ぶ
2023年4月に設置された本学部では、多様な分野のビッグデータを社会課題の解決に活用するため、データ分析に関わる統計学や情報工学の理論、社会理解に資する経済学の基礎理論、活用分野の知識、データ収集・分析手法に関わる知識や技術を習得します。さらに、データを活用したPBL（課題解決型学習）などの演習、卒業研究などを通じて、社会と地域の課題の発見、解決策の立案に取り組み、社会においてデータサイエンスを活用する実践的な能力を養成します。
1年生で履修する全学教養教育科目の他、専門科目としては1、2年生でデータを活用するために必要な統計学、数学、情報工学、経済学の基礎理論を学習します。3年生では、より高度な理論や情報処理技術を身に付けるとともに、データサイエンスの活用分野として、「IT」「ビジネス」「医療」の3分野におけるデータサイエンスの応用を学びます。これは、文・理にわたる7つの研究科・8つの学部、5つの大学附属病院※を有する総合大学であることを活かした本学部の大きな特徴。こうした学びを4年生の卒業研究につなげることで、データ活用の実践的能力や知識を養成します。
※2024年4月現在
PBL演習で鍛えた実践力を卒業研究へつなぐ
2、3年生ではPBL演習を開講し、実践的かつ主体的な学習を実現します。学内・学外との連携のもと「IT」「ビジネス」「医療」の実際のデータを活用して、データサイエンスの応用を学修していきます。
- 2年前期PBL演習1
- WEB等で公開されているオープンデータをもとに、初等レベルのデータ分析を実施します。結果や課題を考察し、入門的なデータ分析手法を通して、課題解決の体験をします。
- 2年後期PBL演習2
- 学生を情報分野、経済分野、医療分野の3つのグループに分け、各分野の課題について、データ取得、分析、結果の考察を行い、成果発表を実施します。グループワークにおける基礎的なデータ分析手法を用いた課題解決能力を身に付けます。
- 3年前期PBL演習3
- PBL演習2に引き続き、学生グループで課題解決演習を行います。産業界や公共団体、医療関係などから提供された課題に対して、グループワークレベルでの実務的なデータ分析による課題解決の体験をします。
- 3年後期PBL演習4
- 教員の指導のもと、学生自身がこれまでの学習経験に基づき主体的に課題を設定し、その解決のためのデータ取得や分析を試行します。このプロセスは、学生の能動的な課題発見・課題設定能力を向上させ、卒業研究への橋渡しとなります。
- ※1：２科目を受験した場合は、第１解答科目を合否判定に用いる。
- 注2：大学入学共通テストの「外国語」の英語はリスニングを含む。配点比率はリーディング80％、リスニング20％
（リーディング160点、リスニング40点）とする。 - 注3：前期日程募集人員50名、個別学力検査実施期日２月25日（火）。
- ※1：２科目を受験した場合は、第１解答科目を合否判定に用いる。
Topic
2025年4月 大学院
「データサイエンス研究科」開設！
あらゆる分野で活躍できる実践的なデータ活用能力を身につけた高度専門人材を育成するため、社会人の学びも視野に入れた大学院研究科を開設します。多様な分野での研究展開、実践的なデータサイエンス教育で、実社会の様々な課題解決にアプローチできる人材を養成します。
