データサイエンス学部（2024年4月開設）概要

データサイエンス学部長予定者メッセージ

　現在社会においては数多くのコンピュータ機器・情報システムが利用されています。それらの機器を利用・操作することによって多種多様なデータが生み出されています。従来であれば利用困難であったこれらのデータは、情報通信技術の進展によって収集・蓄積することが可能となり、様々な角度から分析することができるようになりました。多くのデータを分析することにより、新しい知見が見つかり、多くのビジネスチャンスが生まれています。

　このような社会情勢の変化の中、データから新しい価値を創造する高度職業人を育成するため、本学では2024年度にデータサイエンス学部の創設を予定しています。新学部では、データを分析するための統計・数理の知識、人工知能などのアルゴリズムに関する知識を身につけた人材を育成します。また、データを分析するためには、データそのものに関する知識も必要となります。本学では特に「ビジネス分野」と「ヘルス分野」に着目しました。「ビジネスデータサイエンス」「ヘルスデータサイエンス」の科目群を学ぶことで、分析手法だけではなく、幅広い社会科学の知識を身につけることができます。

　本学は非常に学生間の距離が近く、コミュニケーションも活発です。新しい知識の発見は、一人だけで成し遂げるものではなく、多くの仲間とのコミュニケーション・ディスカッションから生まれてきます。キャンパス内外で多くの学生同士・学生と教職員のコミュニケーションの中から、新しい知識が生み出されていく「データサイエンス学部」を創っていきたいと思います。

データサイエンス学部長予定者　松本　義之　教授

 

データサイエンスとは

　今や国内外問わず、またビジネス・保健医療福祉・行政等の幅広い分野において、データを分析し常に新
しい戦略を立てることが常識となっています。
　そのためには普段から「課題を見つけ」「情報を集め」「分析し」「新たな知見を見出す」チカラを養っていなければなりません。体系立った理論をもつ「情報科学」でありながら、ビジネスなどにも欠かせない「実学」でもある、それがデータサイエンスです。
　データに基づく統計的な思考により課題を解決するデータサイエンスを身につけた人材、いわゆる“デー
タサイエンティスト”は、今後世界中のあらゆる分野で活躍が期待されています。

Feature 1

販売業、サービス業では…
・顧客情報や購入履歴、Webサイトの閲覧履歴などを分析し、「購入してもらえる可能性が高い商品」をサイト上でユーザーに提案しています。
・物流会社が商品を様々な場所に配送するとき、配送量や場所、時間、トラックの台数、天気や交通情報などを分析し、コストや時間などが最適化される配送計画を立案しています。

Feature 2

医療分野では…
・病院で蓄積される膨大な医療データを分析することで、医師や看護師の負担をできるだけ軽減しながら、病気の早期発見、予防、治療に役立てています。
・医療ビッグデータを解析することで、病気の原因となる遺伝子や新薬のもととなる物質を探り出し、新薬の創出に貢献しています。

 

 

Q：高校では文系でしたが、データサイエンスを学ぶことはできますか？
A：データサイエンティストは文系・理系関係なくめざせます。そもそもデータサイエンスは、数学や統計学、機械学習、プログラミングなどの理論を活用しながら、データを分析し、新しい価値を生み出す学問です。そのためには、社会、経済、人間についての理解も必要で、文系的なセンスが役に立ちます。

Q：数学があまり得意ではないのですが、授業についていけますか？
A：大学受験程度の数学の知識は最低限必要ですが、必ずしも高度な数学の知識は必要ありません。入学後、「専門基礎科目」として、数学や情報学について改めて学びます。また、リメディアル学習の体制も準備中です。

Q：卒業後活躍できるフィールドは、どのような分野でしょうか？
A：膨大に蓄積されたビッグデータを活用できる人材は、今後官民問わず、幅広い分野で求められます。特に本学では、「ビジネスデータサイエンス」と「ヘルスデータサイエンス」の二つの柱で実践的に学び、企画、マーケティングアナリスト、SEとして活躍することが想定されます。