1年次に数学・情報基礎とデータサイエンス入門でプログラミングや統計の基礎を固め、2〜3年次は分析手法を深めながらビジネスデータサイエンス(マーケティング・リサーチ等)とヘルスデータサイエンス(医療データ分析等)の2領域を学ぶ。機械学習やデータマイニングなどの科目もあり、4年次は演習・卒業研究に取り組む。
学部単位の一般選抜向けアドミッションポリシー本文は確認できなかった。データサイエンス分野への強い関心を持つ学生を求めているとみられる。
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