データサイエンス学科

学科紹介学びの特徴学びのTOPIC カリキュラム時間割の例目指せる進路取得できる資格在学生の声学部ホームページ

学科紹介

データ×ビジネスで、「未来をつくる力」を育てる

データサイエンスに不可欠なAI・プログラミング技術。本学部ではその習得に留まらず、習得した技術を使いこなし、社会やビジネスの課題を解決する力を育みます。技術の習得と、実社会での応用・活用。その両方を重視する「文理の枠を超えた」学びで、誰も見たことのない未来を自らつくる力を養います。

学びの特徴

POINT.1

データとビジネスを融合する学び

データサイエンスのための技術（統計と情報）、それを社会で応用するための知識（経済と経営）を4つの柱として体系的に学びます。さらにPBL（課題解決型学習）や演習による実践を重視しています。「技術を使って、ビジネスのどんな課題を解決できるか」を常に考え行動することを自然に促されることで、未来を切り拓く実践力を身につけられるカリキュラムです。

POINT.2

企業等と協働したデータサイエンスの学び

1年次からの授業「実務から学ぶデータサイエンス」では、社会でのデータサイエンスの活用・実践を企業の方から直接学びます。また、座学だけでなく、チームで進めるプロジェクト型授業も実施します。企業等の実データを使い、ビジネス現場の課題を発見・分析し、解決策を提案する一連の流れに取り組みます。

POINT.3

少人数クラスときめ細かい学習サポート

入学から卒業までゼミ（演習）で少人数・双方向のきめ細かい指導を実施します。また、データサイエンスに必要な数学の学習は、１年次の講義やリメディアル基礎数学、質問のできる「数学カフェ」などでサポートします。

学びのTOPIC

授業紹介

※画像は生成AIで作成しています

AI基礎

現代社会では、仕事でもプライベートでもAIの活用が当たり前となりつつあります。　　　　　　　　本講義では、AIの仕組みや技術をわかりやすく解説し、AI全盛時代においてさまざまな場面で上手く活用するための視点を養います。さらに、実際にAIを体験できる演習や、さまざまなAIツールに触れる機会を通じて理解を深めます。基礎から実践まで体系的に学ぶことで、AIを自分の力として生かせるようになることを目指す講義です。

マーケティングデータ分析

アンケートやSNSの書き込みなど、さまざまなタイプのデータの分析と見せ方を学びます。2年次前期の「マーケティング」で身につけた視点や考え方をもとに、本授業で具体的な分析に接し、3年次以降の「マーケティング・コミュニケーション」やゼミ活動につなげ、企業の実践的なマーケティングプラン策定に使えるテクニックまでを身につけます。

カリキュラム

※資格関連科目については資格関連科目（諸課程科目）ページで確認してください。

時間割の例

目指せる進路

業界

情報・通信
卸売・小売
金融・保険
運輸、エンターテインメントなどのサービス
公的機関（国や地方自治体）

など

職種

データサイエンティスト
データアナリスト
システムエンジニア
IT技術者
マーケター（広告・企画職）
経営企画職
営業
人事企画
人材コンサルタント

など

取得できる資格

科目履修で取得できる資格

博物館学芸員
図書館司書

目指せる資格

統計検定2級、準1級
G検定
ITパスポート試験※
基本情報技術者試験※

※特別対策講座を開設。詳細は資格取得支援ページをご確認ください。

在学生の声

篠原千晶さんデータサイエンス学科 1年／群馬県私立前橋育英高等学校出身

1年次からのゼミで力を伸ばし女性視点でのデータ活用に携わりたい

――学科を選んだ理由を教えてください。

何気ない日常の疑問や課題をデータの力で可視化し、解き明かす力を身につけたいと思い選びました。高校3年生のときに参加したオープンキャンパスでは、現代社会におけるデータ分析の必要性と、女性の人材が不足している現状を知り、この分野で活躍したいという思いが強くなったことを覚えています。データ分析やITスキルの習得に加え、経済学、経営学にも取り組む文理融合の学びの将来性に期待を抱いて、この学科に進学しました。

――どのようなことを学んでいますか。

1年次は統計、情報、経済、経営の基礎的な内容を学んでいます。データを分析する力と、その分析を生かす思考力が身についています。この学科ならではの強みは、1年次から全員ゼミに所属し、早くから探究力を鍛える研究活動に取り組めるところです。現在、「入門演習」のゼミでAIと統計について学修しています。多分野のデータを扱う楽しさを感じるのと同時に、視点の多様性への気づきや理解の深まりを実感しています。

――学科の学びから得られることは？

「入門演習」のゼミで、AIと料金・価格設定をテーマに食品業界での活用実態を分析した際に、AIによる需要予測や在庫管理で価格戦略を支援している現状を知りました。先生や仲間と議論を重ねながら実社会にあるデータを読み解く学びに、好奇心が刺激されます。データサイエンスの基礎となる数学については、入学当初は苦手意識がありましたが、先生方が分かるまで指導してくれるので、今ではすっかり楽しくなり、成長を感じます。

――今後の目標を教えてください。

女性ならではの視点で社会のビッグデータから新しい価値を創造することが目標です。そのために現在は、統計、情報、経済、経営の4分野それぞれの基礎をじっくり学びながら、本当に探究したいテーマを見極めています。データから社会の動きを読み解く力をさらに磨いて3年次からの本格的なゼミや卒業研究につなげ、将来は現代社会の課題を可視化・分析することで、人々の暮らしをより豊かにしていきたいです。