副専攻制度
全学部学科横断型の
「副専攻制度」
「新しい時代を切り拓く女性」を150年以上にわたって育ててきたフェリス女学院大学では、2023年度から、全学部学科横断型の「副専攻制度」を導入しました。既存の3学部5学科の学びに加えて、「ジェンダーとキャリア」「デザインと表現」「データサイエンス」の3つの副専攻を設置し、体系化したカリキュラムを構成。各領域の学びがもたらす成長を可視化します。
リベラル・アーツを体現する新たな制度を通じて、これからの時代を生き抜くために欠かせないスキルを養い、自分の可能性を広げてください。
副専攻修了者には「修了証」を発行。副専攻の履修によって得た成果を証明し、就職活動に役立ててもらうことをめざします。主専攻の学びと副専攻の学びを組み合わせることで育まれる実践的なスキルは、社会の至る場所で活用が見込めるので、キャリアを考える上でも大きな助けになるでしょう。
３つの副専攻
データサイエンス
学びのコンセプト
「データサイエンス」は、学部学科で得た学びを基礎として、それらをデータサイエンスの視点で考える力を養います。それぞれの専門領域とデータサイエンスの知見を組み合わせれば、専門領域の学習だけでは気づかなかった新しい課題を発見したり、専門領域における課題をデータサイエンスの視点から考察し、解決したりすることが出来るようになります。
情報化が進む現在、データに基づく⾒⽅や考え⽅、論理的な思考は、多くの企業が求める能⼒であり、データサイエンスで学んだ学⽣は社会の即戦⼒となるでしょう。
学びの内容・構成
「データサイエンス」ではDSb/DSa/DSpの3つの区分を設けています。
DSb（データサイエンス－基礎）
全大学生が学ぶべきとされているリテラシーレベルのデータサイエンスと、データサイエンスを学ぶためにも必要なコンピュータサイエンスの基礎を中心に学びます。
主な授業科目
- 情報リテラシー：コンピュータサイエンス⼊⾨
- 情報リテラシー：データサイエンス⼊⾨
DSa（データサイエンス－応用）
数値や言葉をアプリケーションを用いて分析する方法を学び、各自の専門領域をデータサイエンスの側面から考察する力を養います。
主な授業科目
- テキスト分析（Web上データの潜在意味分析）
- 原因と結果のデータ分析（AMOSによる共分散構造分析）
DSp（データサイエンス－プログラミング）
プログラミングの考え方を学び、実際に演習をすることで、論理的思考力や問題解決能力を身に付けます。
主な授業科目
- PythonとC#による日本語自然言語処理プログラミング
学びのポイント
- 段階的に学ぶ、積み重ね型のプログラム
- 演習を通して、データ処理やプログラミングを経験
身につく力
- 情報リテラシーやAIに関する知識
- システムを作成する上で必要となるプログラミングの実践的なスキルや数理的思考
- データサイエンスに基づいた見方や考え方
コースマップ
| データサイエンス（20単位）※ | ||
|---|---|---|
| DSb：データサイエンス-基礎 （6単位以上） |
DSa：データサイエンス-応用 （8単位以上） |
DSp：データサイエンス-プログラミング （2単位以上） |
※CLAコア科目及び各学科専門科目で構成。