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科目ピックアップ

統計系科目

多変量解析

多変量解析は、受験生の複数科目の成績や、都道府県ごとの気象特性・観測データのように、多くの変数からなるデータから特長をつかみ出す手法です。医薬データや経営データなどさまざまな分野のデータ分析において用いられており、ビッグデータを解析するために必要な分析手法を学びます。

医療統計

データサイエンスを医療分野へ応用した領域のことを医療統計と呼んでいます。データを活用して病気の診断や治療効果の検証を行い、医療現場における課題解決をめざします。

文化計量学

文化計量学では、文学、音楽学、宗教学、言語学など、さまざまな文化現象についてデータを用いて分析していきます。例えば、音楽について初めて聞くのに懐かしさを感じる曲とはどのようなものでしょうか。メロディーや歌詞をデータサイエンスを使って分析してみます。

社会ソリューション科目

経営学概論

データの価値を理解し、データ分析の結果を社会活動に応用していくためには、社会の重要なプレイヤーであり、データユーザーである企業や組織の経営行動について理解することが重要です。企業の意思決定や人的資源の活用など、実際の経営戦略とその効果について、具体例を交えながら学修します。

マーケティングデータ分析

「商品を購入する」ということも、意思決定の一つです。商品の売り上げアップをめざすためには、お店での販売実績データから消費者心理や行動を分析することも有効です。人の思考や行動など、一見数字で表すことのできないものを、「見える化」してみましょう。

行動経済学

行動経済学とは、人間の行動の非合理的な部分や心理的な側面に着目した経済学の一分野です。私たちは直感や習慣、感情などに無意識のうちに影響されて非合理的な意思決定をしています。例えば、なぜ健康に良くないと言われているにもかかわらず喫煙をやめられないのか、こういった人間の行動や意思決定のメカニズムを探ります。

情報系科目

AI・機械学習

ビッグデータを分析するには、A(I人工知能)の技術が欠かせません。データサイエンス学部では、AIを支える技術の一つである「機械学習」を用いたデータ分析の基本的な流れから、画像認識や音声認識をはじめとするさまざまなAIシステムに取り入れられている「ディープラーニング(深層学習)」と呼ばれる手法まで、実データを用いた演習を組み入れながら学修していきます。

プログラミング

データ処理を行うためには、プログラミングスキルが必要です。プログラミングについて、知識・概念を教わる座学と、実際にプログラミングを動かす演習を織り交ぜながら、スキルを身につけていきます。「プログラムとは何か」、「プログラミング言語はどのように書くのか」といった入門的なところから講義していきます。

ソフトウェア設計

近年、社会全体でIT技術を活用し生活をより良く変革していく「DX(デジタルトランスフォーメーション)」の取り組みが盛んに行われており、企業においてもソフトウェアによって生産性を向上させることが注目されています。データサイエンス学部では、ソフトウェアの開発における全体的な流れや開発の手法を具体的に紹介していきます。