文系・理系にとらわれない
自分の「好き」に必ず結びつく学び
“丁寧な学び”を掲げ、女性の視点から新しい価値の創出に貢献できる人材を養成する京都女子大学 データサイエンス学部。ここで、将来あらゆる分野につながる可能性を広げてみませんか。
社会の本音を読み、ビジネスの世界で
価値を創造できる技能を習得
本学部では、ビジネス力、データエンジニアリング力（情報学）、データサイエンス力（統計学）の3つの力を組み合わせた文理融合の新たな学びを構築しています。特にビジネス力を強化するのが、社会ソリューション科目。企業の意思決定や人的資源の活用など、実際の経営戦略とその効果について具体例を交えながら学修する「経営学概論」や、人の思考や行動など、一見数字で表すことのできないものを「見える化」する「マーケティングデータ分析」などの講義で、力を養います。
また、行政・企業等と連携し、大学との相互協力により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。西日本旅客鉄道株式会社（JR西日本）や株式会社JTBなどを現地見学し、アイディア出しのワークを行うなど実社会の問題・データにもとづき、実践力を身につけるプログラムを導入しています。
このような学びを通して、社会の本質や本音につながる分析方法の見方・考え方、分析結果の意味や解釈、さらに、結果の信頼性・安定性を評価できる人材を育成します。
つながる分野
- メーカー・デザイン
- 消費者のニーズ、流行の分析による新商品開発
- 生産量の予測
- 流通・マーケティング
- ネットショッピングの売上データ分析・予測
- 商品のマーケティング、オススメ提示
- スポーツ・イベント
- 対戦相手、勝敗の分析・戦略立案
- 来場者数の予測、グッズの売上分析、広報企画
- 通信・情報サービス
- 通信データ管理
- SNSユーザー分析
- アプリ開発・更新
- 医療・福祉・健康
- データ分析と医療費施策
- 健康管理アプリの開発
文系にも、やさしい学部
Point1：文系でも受験できる入試制度
一般選抜前期の試験科目・出題範囲は、3科目型が数学Ⅰ・数学A、2科目型が数学Ⅱ・数学B（数列）・数学C（ベクトル）です。
Point2：習熟度別のクラス編成で数学も安心
習熟度別のクラスを編成し、授業以外でもeラーニングなどを活用したリメディアル学習体制で成長を支援するので、数学が苦手でも安心です。
Point3：データサイエンス相談室がサポート
データサイエンス学部の教員が常駐し、データサイエンス学部での学びに関する質問や相談を随時受け付けます。
- ※ 一般選抜前期2科目型の得点を合算する方式です。
ココにも注目！