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人材育成方針

複数分野の領域知識をもち、方法論とデータをつなぎ、価値を生み出す人材

複数分野の領域知識をもち、方法論とデータをつなぎ、価値を生み出す人材を育成します。より具体的には、「領域の課題を見つけ、データを取得し、前処理をし、モデルを決め、最適化法を選び、分析結果を解釈してわかりやすく伝え、意思決定につなげる」一気通貫型の人材です。

一気通貫型のデータサイエンス人材の育成

データから価値を創造するための、一連の過程を担える一気通貫型の人材としての能力を実践的に鍛練します。

社会人も通いやすい受講スタイルを準備

例えば「週3日の受講」のように、勤務状況と調整できる受講スタイルや、「職場に戻りながら修士論文を執筆できる」などのサポート体制も充実しています。


● M1(1年次)・・・データ計測からモデル化そして活用まで一気通貫で学びます。

モデルは、課題を解決するために何に着目するか、現実をどう近似するかという分析の前提を表します。
モデルの決定には、領域の知識、方法論の知識、データの素性に関する知識の3つが必要です。

● M2 (2年次)・・・データから価値創造する力を実践的に鍛錬します。

勤務先企業にてデータを用いた問題解決に取り組んだり、あるいは、本学と企業等との共同研究に参加します。

● 学士(データサイエンス)の到達目標

既製のモデルを使いこなすことができる。つまり、既製のモデルに適した課題とデータであれば分析でき、価値を創造できる。

● 修士(データサイエンス)の到達目標

既製のモデルを使いこなすだけでなく、課題とデータに合わせて特別仕様のモデルを自ら立て、分析を行うことができ、価値を創造できる。

データサイエンス研究科が目指すレベル

中小または上場一部の大企業を問わず、金融、保険、製造、小売・卸売などの各分野でのニーズが大きい「独り立ちレベル」「棟梁レベル」を目指します。

実務経験のある方「棟梁レベルの入り口」

データサイエンティストのチームを率いて組織におけるビッグデータの利活用を先導します。

学生の方「高次の独り立ちレベル」

自らのイニシアチブで高度なデータ分析・問題解決能力を発揮します。

今後育成を目指していく人数

※ ビッグデータの利活用にかかる専門人材育成に向けた産学官懇談会報告書より