データサイエンス

領域概要

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、活用する能力をもって大学を卒業してい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。

教員・研究分野

データサイエンス領域教員情報詳細はこちら

職名	氏名	現在の専門分野
領域長・経済学科准教授	倉田正充	開発経済学、農業経済学、国際協力学
特任助教	川谷元	数学基礎、応用数学、統計数学、グラフ理論
特任助教	讃井知	社会心理学、犯罪予防、都市計画
特任助教	高橋敦志	情報教育、メディア・リテラシー教育、アカデミック・コーチング

データサイエンス領域会議委員

委員氏名	所属
倉田正充	領域長・経済学部経済学科准教授
山下遥	理工学部情報理工学科准教授
大原佳子	応用データサイエンス学位プログラム教授
長谷部拓也	国際教養学部国際教養学科准教授
鎌田浩史	IR推進室、基盤教育センター非常勤講師

必修科目

1年次に履修する必修科目「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、データを取り扱う上で求められる倫理の問題も同時に学んでいきます。

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番台の科目では、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番台以上）では、データサイエンスを利用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。

数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度について

全学共通科目「データサイエンス概論」は文部科学省「数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度リテラシーレベル」（MDASH Literacy）に認定されています。
　また、2022年度より数理・データサイエンス・AI教育の基礎及び応用的内容を学修する「データサイエンスプログラム（スタンダードコース・アドバンスコース）」を実施しています。本プログラムは「数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度応用基礎レベル」(MDASH Advanced Literacy)に認定されています。