学部紹介ABOUT

現実社会に必要なのは、想像力豊かなデータ活用の担い手。
その声に応え、全国初のデータサイエンス学部が始動。

データサイエンスの知識とスキルによって、ビッグデータに秘められた知見を見つけだし、新たな価値を創造するデータサイエンティスト。

データ活用に基づく社会の最適な意思決定を支える新たな人材の育成によって、本学はこれからの社会の発展に貢献します。

活用例

  • Business
  • Healthcare
  • Education
  • Environment

データサイエンスって何?

データサイエンスとは社会に溢れているデータから<価値>を引き出す学問です。ICT(情報通信技術)の進化した時代では、あらゆるビジネスや医療、教育、行政などにおいても、高度なデータ処理能力、データ分析力が必要となっています。データから有益な<価値>を引き出すためには、これらの能力に加え、様々な分析経験を積むことが求められています。

カリキュラムの特徴

ICT(情報通信技術)の発展を背景に従来の情報学と統計学を超えた21世紀の最新科学=データサイエンス(データ中心科学)を学びます。

文理融合型カリキュラム

データを管理、加工、処理、分析をするためのスキルは情報や統計のスキルなので理系的ですが、分析結果を価値創造に生かすためには、データの背景を十分に知る必要があり、多くの場合、文系的素養が必要となります。

本学部のカリキュラムでは、情報、統計関連科目ばかりではなく、経済、経営等の文系の授業も開講されます。また、ビジネス分野の第一線で活躍をしている方々の話を多く聞くことができる授業もあり、幅広いスキルを身につけることができます。一例として、日本IBM、データサイエンティスト協会、野村総合研究所の方を講師に招いた授業も実施します。

興味に応じたカリキュラム作成

本学部で実施されるカリキュラムは、

  • データサイエンス科目(データエンジニアリング系(情報関連)科目、データアナリシス系(統計系)科目等)
  • 価値創造科目(経済、経営系科目、多分野における価値創造の実例紹介、価値創造の実践等)   

の2つに大きく分けられています。

これらの授業から自分の興味に応じた授業を受講することで、情報のエキスパート、統計のエキスパート、価値創造のエキスパートになることも可能です。

多様なカリキュラム構成

本学部では、価値創造の成功体験を積み重ねることに重点を置いており、そのために多くの特徴的な講義・演習が用意されています。

例えば、

  • 自分の分析結果を正しく人に伝える方法を取得する「プレゼンテーション論」
  • データを扱う上のルールを学ぶ「情報倫理」
  • 価値創造を行う上での特徴的なテクニックを学ぶ「価値創造方法論」
  • 現場で価値創造を行う上で注意すべき点を学ぶ「価値創造実践論」
  • 実際のデータを使ったデータ分析の経験を重ねる多種多様な分野の授業
  • 様々な統計分析の活用法を重点的に学ぶ授業、数理的な理論を重点的に学ぶ授業
  • データマイニングや人工知能、モバイルコンピューティングなどの最先端の情報理論を学ぶ講義

などがあります。

PBL演習(Project-Based Learning, 課題解決型学習)

1年次から4年次まで通して、実際のデータを扱った価値創造を体験するためのPBL型の演習を行います。

この演習の中では、様々なデータサイエンスの実践例の紹介から始まり、データサイエンスが使われている様々な現場の見学、データ分析の試行錯誤を重ねながら、価値創造の経験の積み重ね、最終的には実データを使った価値創造(現場の意思決定に生かす実際の提案)を行うプロジェクトを行います。

授業風景

  • 多様な講義と演習

    データサイエンス学部の講義は、教員が教壇に立って説明を行う形式のものだけでなく、学生が問題に取り組みそれを発表する形式のものも数多くあります。


  • ゲスト講師による授業

    データサイエンス学部では、多くの企業からゲスト講師をお招きし講義を行っていただいています。


  • 工場見学

    2017年度はGSユアサ、積水化学工業、東レ、村田製作所に工場見学へ伺い、データサイエンスの最先端に触れさせていただきました。


  • PBL演習

    「データサイエンス入門演習」では、学生がグループに分かれ企業で取得されたデータなどを実際に分析し、その成果を発表しています。

企業連携

  • ゲスト講師

    2017年度は、ゲスト講師として、SMBC信託銀行、NEC、金融エンジニアリング・グループ、KSKアナリティクス、財務省関税局、サイバーエージェント、GRIGA technologies、滋賀県衛生科学センター、滋賀県警察、第一生命保険株式会社、電通、日本IBM株式会社、分析屋、ビュー・コミュニケーションズ、ブレインパッド、みずほ第一ファイナンシャルテクノロジー、三井住友ファイナンシャルグループ(50音順)から講師をお招きしご講演いただきました。

  • 教育支援

     アイディーズ、オプト、ビュー・コミュニケーションズ、マクロミルから、教育用データの提供等の支援を受けています。

  • その他連携

    連携協定、共同研究等企業はこちら

カリキュラムツリー

次のカリキュラムツリーでは、各年度で開講される(教養科目を除く)授業科目と、授業の関連を示した図です。線でつながっている科目は関連の強い科目なので、履修したい授業に関し、履修年度以前で線のつながっている授業は履修されることが望ましいです。

1セメスターの教養科目には,線形代数への招待・解析学への招待・確率への招待(すべて必修)があります。高校までに履修した数学と大学で学ぶ数学との橋渡しをします。


カリキュラムツリー
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データサイエンス学部卒業所要単位数卒業要件は学部規定をご確認ください

区分 単位数
教養教育科目群 大学入門科目 2
全学共通教養科目 20
外国語科目 5
体育科目 2
専門教育科目群 データサイエンス基礎科目 データエンジニアリング系科目 11
データアナリシス系科目 16
データ解析科目 4
選択科目 39
価値創造基礎科目 8
価値創造応用科目 9
データ駆動型PBL演習科目 12
総単位数   128