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演習では複数分野の知識を統合して実社会の課題に取り組み、3〜4年次のゼミナールを通じて社会課題をデータで分析し解決する実践力を養います。
社会科学とデータサイエンスが融合する「ソーシャル・データサイエンス」の考え方を修得し、社会に存在する課題を解決できるゼネラリストを志す学生を求める。
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…
「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…
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…
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…
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…
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