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データサイエンス学科

文系・理系にとらわれない
仲間と新しい価値を創造する
データサイエンスの世界へ飛び込もう

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Feature

データサイエンス学科の特徴

仲間と学ぶ数理・統計学

数学が苦手でも大丈夫！

データサイエンティストとして、なぜその分析が必要なのか、どうしてうまくいくのかなどの疑問に答えられるようにデータサイエンスの基盤となっている数理・統計学の知識を学びます。高校では数学Ⅰ・数学Aまでしかやっていない人にもわかるように、高校数学の復習から行います。講義中にわからなくても、DS Caféの時間を使うと先生や先輩と一緒に復習することができます。
DS Café

数学が苦手でも大丈夫！

教員や学生同士が一緒に議論や学びを共有する場です。資格取得に向けた勉強会の開催、外部から講師を迎えた定期的なセミナー開催など、学生と教員のほか、データサイエンス関係者の交流の場としても活用していきます。
第一線で活躍する外部講師の特別講義

確率・統計への招待

本学科の数理・統計系必修科目「確率・統計への招待」にて、西日本旅客鉄道株式会社（JR西日本）の社員をお招きし、データサイエンス活用事例の講演をしていただきました。講義の中では、講演だけでなく、社会課題解決のアイディアについて、グループワークについても行っています。
企業・自治体のインターン準備講座

インターン

データサイエンス学部専門発展科目「データサイエンス実践概論」では、企業・自治体から講演者をお招きし、企業でのデータサイエンスの利活用例だけでなく、若手社員による大学での学びと入社後のキャリアの関係についてご講演いただいています。さらに、PBL*・学習を通じて、データサイエンスに関する実践的な学びを得ることで、インターンや実際に企業・自治体で働く時に求められる能力を高めています。

*：PBL（Project Based Learning）は、「問題解決型学習」「課題解決型学習」などと訳される勉強法です。学生が自ら問題を見つけ、さらにその問題を自ら解決する能力を身につける学習方法のことを指します。
参加学生をサポート

コンペティション

データサイエンス学科では、多くの学生がチームを組んで、データサイエンスに関するコンペティションへ積極的に参加しています。挑戦してみたい！という学生の意欲に応えて、教員たちが専門分野を生かして強力にサポート。学びと成果につながっています。
必修科目にて現場見学を実施
9の企業・自治体に学生が訪問

学生の取り組み

2回生科目である「データサイエンス基礎演習II」では、社会で利用されるデータサイエンスを勉強するために、現場見学を実施しています。2024年度は計9の企業・行政の中から、学生たちはそれぞれ1ヶ所を選んで訪問しました。
京都府副知事に学生がプレゼン！

学生の取り組み

データサイエンス学部は連携事業として、ダッソー・システムズ株式会社（本学と2023年度に連携協定を締結）が参画する「令和6年度スマートけいはんなプロジェクト」に取り組んでいます。京都府精華町において実施された、水害発生時の車両を利用した避難行動をデジタルツインとシミュレーション技術を用いて検証するプロジェクトに、データサイエンス学部の2回生24名が参加し、2024年12月のワークショップでは活発なディスカッションが行われました。
2025年2月には、有志の学生3名が京都府庁を訪問し、プロジェクトを担当する京都府・鈴木副知事に向けて「車両避難の二次被害と効果：災害時に配慮すべき特定層への対応」をテーマにプレゼンテーションを行いました。学生らは、過去の災害時の事例と精華町住民を対象としたアンケート調査の結果から予想される、避難時に起こりうる二次被害を報告するとともに、車両避難のニーズが高いと考えられる地域で交通渋滞が発生しやすい場所の特定を行い、改善の必要性について説明しました。

Message

学びを社会に還元する

教員からのメッセージ

「個人的な経験」とされる私たちの家族経験が、実は社会のありようと深く関係しているという視点から、ワークライフバランスなどの課題に取り組んでいます。授業では「データから見る家族」などの科目を担当しています。本学部では統計学や情報学に加え、経済学・経営学・社会学などの社会科学系の科目も充実していますので、AIを活用し、データを収集・分析するだけでなく、それを「社会にどう還元するか」についても理解を深めながら、一緒に社会を読み解いていきましょう。

鈴木富美子教授
自分の「好き」に必ず結びつく

学生からのメッセージ

データサイエンス学部と聞くと何を学ぶ学部なのか、想像が難しいかもしれませんが、文系・理系にとらわれない幅広い知識を学ぶことができる学部だと思います。私は、統計学・情報学の知識から、経営学や医療系科目も学ぶプランを立てていて、企業と連携した実践的な活動にも興味があります。データサイエンスは、いろいろな分野に応用することができる学びであるため、きっと自分の好きなことに結びつけられると思います。まずは、オープンキャンパスに参加して、これだと思うものを探してほしいです。
竹安栄子学長からのメッセージ～社会の意思決定に関われる、女性データサイエンティストへ～

さまざまな場面でデータの分析・活用が進んでいる現代社会。今後はそこで培われた結果や成果を、いかに新たな価値に創造できるかが重視される時代となるでしょう。しかし、我が国においての大きな課題は、データサイエンス分野を担う女性人材の数が乏しいこと。つまり未来を創造する学問とも言えるデータサイエンス学部の設置は、ジェンダー平等の実現をめざす本学にとって大きな挑戦であり、使命でもあるのです。データサイエンス学部がめざすものは、自由な発想で新たな価値を創造できる人材の育成。ゆえにITスキルを磨くだけの学部ではなく、社会の実態を理解できる社会科学系を中にすえた文理融合型のカリキュラムが特徴です。今の学びが社会の課題にどうつながるかを意識しながら、実践的なデータの活用法を探究していく。その貴重な経験は社会の幅広い分野で意思決定に関わることができる、大きな力となるはずです。

京都女子大学竹安栄子学長
ビジネス界からの期待～持続可能な社会、未来の社会に貢献～

データサイエンスは、現在も将来においても企業や社会において最も必要とされる分野の一つとなっており、ビジネス界から注目されています。SDGsやESG経営など「持続可能な社会をつくる」という未来へ向けての取り組みが世界的な流れになってきています。環境問題・廃棄ロス・カーボンニュートラルなど多くの社会課題がありますが、目に見えている現象と本質的な原因が異なることが解決を難しくしています。解決には複雑に絡み合う複数の事象の因果関係を明らかにすることが重要であり、データから因果関係を紐解くのがデータサイエンスです。データサイエンスは社会・ビジネス・経済・環境・暮らし・文化・芸術・スポーツなどの分野に適用し、その課題を解決することで大きな成果を生み出します。現在、データサイエンスに携わる人は理系の方が多いですが、データの活用にはテクノロジーやサイエンスに加えて、感性や適用する分野に関する知見も大切であり、理系・文系という固定概念を超え、さらにジェンダーの偏りやバイアスをなくすことも重要です。京都女子大学データサイエンス学部から未来の社会に貢献できる人材を輩出することはとても意義のあることです。

本学客員教授一力知一氏
（パナソニックコネクト株式会社　エバンジェリスト/エグゼクティブコンサルタント）