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。
データサイエンスを学ぶ基礎として高校までの数学と外国語の知識を持ち、日々の社会問題に関心を持ってデータを用いた解決策を考える課題発見・解決能力と、演習などでチームとしてよりよい提案を考えられるコミュニケーション能力を備え、自ら目的意識を持って学ぶ姿勢・異なる文化や価値観を理解する力・地域社会での活動を通じて得られる公共の精神を持つ学生を求める。
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情報技術・経営工学・データサイエンスの3領域を統合的に学び、IoT社会で増加するデータをビジネスに活かす力を養う学科。プログラミングやデータ…
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