データを読み解き、活用する力を身につける

今日の社会は「データ駆動型社会」と表現されることもあり、ビジネスや公共政策をはじめ、様々な場面でデータに基づく意思決定が重要となっています。文章の読み書きと同じように、文系・理系を問わず、誰もがデータを読み解き、活用する能力を備えて社会に出てゆくことが求められています。

データサイエンス領域では、データの収集・生成、分析、結果に基づく意思決定といった一連の流れを理解し、他者と協働してそれに取り組めるようになることを目的としています。

大学4年間の学びのイメージ

データさえいんす
必修科目

1年次に履修する全学必修科目「データサイエンス概論」では、社会におけるデータ活用の状況、データの読み解き、データを扱う上で求められる法律や倫理について学びます。ビッグデータに代表されるような、データが現代社会に与えるインパクトを理解し、その有用性だけでなく危険性についても考え、理論と実践をバランスよく学んでいきます。

選択科目・高学年向け科目

選択科目では、数学に苦手意識を持っている文系の学生にも理解できる基礎レベルから、高い数学知識を必要とする応用レベルまで、様々な科目が用意されています。

200レベルの科目では、実社会や各学問分野におけるデータ活用の手法や事例、データを扱う上での倫理や法律、またプログラミングや統計解析ソフトウェアの使用方法など、基本的な知識やスキルを身につけることができます。さらに上位の高学年向け科目(300レベル以上)では、データサイエンスを駆使する企業から派遣された講師によるPBL型授業(問題解決型学習)など、より高度なデータ活用事例や理論、スキルを学ぶことができます。

データサイエンス・クリニック

データサイエンス領域では、学生の学習を支援するサービス「データサイエンス・クリニック」を受けられます。授業や自分の学び、データを利用する際に疑問・質問が生じたときにメールやオンライン、対面で気軽に相談できます。

データサイエンス・クリニックで相談できることの例

  • 統計学のテキストで分からないところがある
  • 統計ソフトやプログラミングの実習で分からないところがある
  • サークルでアンケート調査を実施したいのでアドバイスが欲しい
  • データサイエンスに関連するどの資格・検定を取得すべきか教えてほしい

教員一覧

所属教員

倉田 正充 准教授

川谷 元 助教

権 善喜 助教

讃井 知 助教

上智大学 Sophia University