Academics 学科・専攻

副専攻制度：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

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

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

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。

詳しくは「開講科目表」の該当ページをご確認ください。