データサイエンスコース

コース概要

データに隠された真実を解き明かし、新しい価値を生み出す

自ら問題を発見し、具体的な解決策を探るための「使える知識」を持った創意ある情報技術人材を養成します。そのために、データサイエンスに基盤を置き、幅広い裾野を持った基礎的専門知識、実践的専門知識・技術を修得します。また、研究を通じて、システム思考に基づく創造的な発想とグローバルな視点で、情報に関連するさまざまな問題を解決し、情報社会の発展に貢献します。

学びのキーワード

  • 政策立案
  • マーケティング
  • アントレプレナーシップ
  • システム思考
  • 社会データサイエンス
  • 経営課題解決
  • 政治・経済
  • 社会シミュレーション

カリキュラム

1年

情報分野、特にデータサイエンスに関する基礎的専門知識・技術を学修する

データサイエンス入門
データサイエンスの概念から応用事例を紹介し、これまでさまざまな分野で行われてきたデータ分析の理解、方法論、データの取り扱い方などを学ぶことで、データサイエンティストとしての素養を身につけます。

2年

目指すキャリアの主軸となる分野を選択し、専門分野の基礎的素養を学修する

数理シミュレーション
数理シミュレーションは経営や経済をはじめ多くの分野で利用されています。この講義では、代表的手法である離散事象シミュレーションとシステムダイナミクスを対象として、モデルの構築とシミュレーション方法を学び、実践します。

3年

キャリアを見据えた高度な専門知識と、総合研究を進めるための基礎知識を得る

データサイエンス実践4
実務に携わる課題提案者の依頼に基づいた分析・提案をデータサイエンスを活用して行います。課題の理解から手法の選択、開発・検証、結果の解釈、報告などの一連の流れにグループで取り組みます。

4年

教員・研究者

コースデータ

取得できる学位 学士(工学)
就学キャンパス 1〜4年 大宮
人数 教員数 こちらから
入学定員数 60名
学生数 こちらから
大学院進学者数 -

その他データ

入学者推移(人)

入学者推移(人) 2025年
入学者
男女比率

関連リンク