データサイエンスが専攻できる大学・学部学科【東京都】

2027年4月開設予定の学部等連係課程。入学定員60名、東京都渋谷区。統計学は確立された学問分野だが、近年その枠組みに計算機科学や機械学習の…

「情報の仕組み」「情報の法学」「グローバル教養」の3本柱を体系的に学ぶ学部。「情報の仕組み」ではインターネットやプログラミングだけでなく、A…

ビジネスとデータサイエンスを結びつけて学ぶ学科。「ビジネス科目群」で品質管理・生産管理・マーケティングリサーチ・サプライチェーンマネジメント…

2027年4月に多摩キャンパスへ開設される中央大学初の文理横断・融合型学部の1コース。学科の入学定員は295名で、コースは1年次から所属し出…

法学・政治学などの分野から少なくとも1つを選び、社会が抱える課題をデータと専門知識の両面から分析する力を身につける領域です。2年次の必修科目…

統計学、情報・AI、プログラミングの3分野について、1年次の入門科目から基礎・発展科目へと必修を含め体系的に学ぶ領域です。3年次のPBL演習…

2024年度新設の学科で、情報・工学技術を使って文学・言語・芸術・思想・歴史・地理などに関する情報をデジタル化し、分析することで新たな価値を…

2027年4月開設予定の学科(2026年7月13日に文部科学省への設置届出書が受理済み)。生成AIやデータサイエンスなどの最先端デジタル技術…

「どう作るか」だけでなく「何を作るか」から考えられる人材の育成を目指す、比較的新しいプログラム。統計や機械学習の理論に加え、Kaggle等の…

1年次必修ゼミで社会調査の基礎を学んだのち進む4コースの1つ。社会学の視点にデータサイエンスの手法を組み合わせ、統計解析やデータ分析を用いて…

メディアと社会の関わりを学ぶ学科が置く4コースの1つ。メディア研究の視点にデータサイエンスの手法を組み合わせ、データ分析を通じてメディア現象…

2年次から選択する4コースの一つ。ICTを活用したデータ分析とビジネス経済学を重視し、データに基づく優れた意思決定の方法論を習得する。データ…

2026年4月開設。数学・統計学・プログラミングを少人数クラスで基礎から習得し、記述・診断・予測・処方の4種のデータアナリティクスを身につけ…

プログラミングやAIなどのITスキル、経済・経営のビジネス知識、統計学によるデータ分析をバランスよく学ぶ学科。1年次に入門科目と教養科目を、…

「社会課題発見スキル」「データサイエンス・AI活用スキル」「プロジェクトマネジメントスキル」の3つを育成する学科。「そもそも何が問題なのか」…

ICTやAI、データサイエンスなどの知識・スキルを学び、健康医療・スポーツ・ビジネス・メディアの4分野でデジタルを活用して価値を創出する力を…

国際経営専攻が3年次から分かれる3分野の1つで、データを収集・解析し、その結果を活用しながらビジネスにつなげる力を学ぶ分野。ビッグデータを経…

経営学とデータスキルを身につけたデジタル時代のビジネス人材の養成を目指す学科。経営学を土台としながら、データ・AIを駆使してビジネスや社会の…

数学・統計学・物理学・情報科学を基礎として、データを数理的に扱い多角的に議論する力を養うプログラム。個人の履歴データや人文・社会科学分野のデ…

数理・統計学と情報工学の理論的基礎の上に、課題解決型学習法(PBL)を活用してデータから価値ある情報を創造し意思決定に生かす力を養う学科。数…

最先端の人工知能(AI)に関する知識とスキルを身につけ、社会のさまざまな場面で収集される膨大なデータ(ビッグデータ)を分析し、新たなビジネス…

データを活用して政策・経営課題の解決を図る力を養うプログラム。データサイエンティスト、ITコンサルタント、公務員、経営企画担当者など、データ…

情報学部・理工学部・経済学部が協力する「学部等連係課程実施基本組織」として設置された学環。学部の枠を超えて数理科学・統計学・情報学を中心に広…

2024年4月に新設された専攻。ビジネス変革・ビジネスサイエンス・デジタルトラスト・プロジェクトマネジメントの4領域を通じて、デジタルトラン…

1年次に経営学・経済学の基礎科目を学んだうえで、2年次から分かれる4コースの一つ。デジタル革新が進む社会で、データサイエンスやAI技術を経営…

2年次以降に選択する6つの履修モデルの一つ。線形代数・確率統計などの数学的基礎とプログラミングの上に、データベース構築技術や人工知能、パター…

4年制の医療ビジネス薬科学科の5専攻の一つ(お茶の水キャンパス)で、出願時にキャンパスを選択し2年次より専攻を選ぶ。病院・薬局で生まれる医療…

1年次に必修の「ミクロ経済学」「マクロ経済学」と経済数学などの基礎科目を学んだうえで、2年次から進むコースの1つ。理論的な分析力と、経済デー…

学科の区分がない単一の学部で、1年次に「経済学入門」「統計学入門」「経済史入門」を必修として学び、続く基礎科目で「基礎ミクロ経済学」「基礎マ…

プログラミング、データ構造とアルゴリズム、コンピュータアーキテクチャなど情報科学の基本技術を身につけた上で、データサイエンス、画像・音声・自…

情報処理やデータ解析、情報検索、情報組織化など、情報を管理・活用するための基本的な考え方と技術・技法の理解と習得を目指すコースです。企業や組…

経済学・経済史・統計学の基礎を土台に、市場メカニズムだけでは解決しにくい経済問題を分析・考察する力を養うコース。国際的な視点からマクロとミク…

「モデリング」「シミュレーション」「数理解析」という3つの技術を組み合わせて自然や社会の現象を数理的に読み解く学科。微分方程式や確率・統計の…

数値計算や計算理論といった情報科学の基礎科目に加え、人工知能論・自然言語論・データベースシステム・コンピュータグラフィックス・コンピュータビ…

プログラミングの基礎（C/C++、データ型、条件分岐、配列、関数、ポインタなど）から学び、ビッグデータマイニングや人工知能、自然言語処理、ヒ…

「数理データサイエンス」「数理モデリング」「知能数理」の3分野を柱に、データサイエンスやAIの基盤となる数学を融合的に学ぶ学科。統計科学・計…

恒星や銀河、宇宙の構造といった天体現象を物理学の手法で解明する学科。3年次に木曽観測所や国立天文台などの設備を使う「基礎天文学観測」で観測技…

生命のしくみを生物学と情報科学の両面から解き明かす学科。「生物情報学基礎論」「アルゴリズムとデータ構造」などで基礎を固めたのち、「ゲノム配列…

マクロ経済学Ⅰ・Ⅱ、ミクロ経済学Ⅰ・Ⅱを基礎に、統計学、経済史、国際経済学、ゲーム理論など幅広い専門科目を積み上げ式に学ぶ学科。データを用い…

2年次秋学期に選ぶ6トラックの1つ。経済学とデータ分析の手法を用いてビジネスの意思決定を科学的に捉えるトラックで、統計学やデータサイエンスの…

1・2年次に経済理論の基礎を固めたのち、2年次後期からコースを選んで専門を深める学科の1コース。仮説の構築と検証に不可欠な経済理論とデータ分…

データを解析し知見を導く「データサイエンス」、最適な意思決定を行う「オペレーションズ・リサーチ」、データを効率的に処理する「アルゴリズム」の…

データを取得し、データに基づいて社会問題を読み解き、システムとして実現する方法を学ぶコース。カリキュラムは基本的なデザイン思考の方法論、デー…

IoTによるデータ生成からクラウドでの蓄積、マイニングによる分析までを一貫して扱う高度情報システムの構築力を養う。文部科学省認定の数理・デー…

データ分析や人工知能などの統計・モデル化技術を用いて、社会や企業が抱える問題を発見・分析する方法を学ぶ学科。2年次後半以降はコンピュータやネ…

数物情報科学科の1コース。プログラミングやデータサイエンスを軸に、アプリ・ロボット開発まで幅広く学ぶ。1年次に数学・物理・情報科学に共通する…

生産者から消費者に食品が届くまでの製造・流通・販売という産業構造を学ぶとともに、「食品安全学実験」などでリスク管理に関わる科学知識を身につけ…

経営情報に関する知識を基礎から応用まで体系的に学び、情報技術をビジネスで活用する能力を養うコース。1年次にプログラミングの初歩やデータサイエ…

2年次から選択する経済学科6コースの1つ。経済数学や統計学、計量経済学の知識をベースとして、データに基づいた分析により課題解決に取り組む専門…

理工学科7学系の1つ。ヒトの身体や運動から得られる多様な情報を、スポーツ情報学を中心にAI・データサイエンス、健康科学、工学的手法を用いて解…