データサイエンスプログラム

プログラムの特徴

このプログラムでは、統計学、機械学習、数理最適化、データマイニング、シミュレーションなどを網羅した体系的なカリキュラムを通じて、社会に広く存在するデータを適切に収集・分析する能力を身につける教育を実施します。新たな価値創造のための課題発見や、その課題を数理的に定式化して解決策の導出ができる人材を養成します。

プログラムで学べる主な分野

このプログラムの授業科目は四つのグループに分けられます。

第一に、データサイエンスの基礎を学ぶ科目です。「確率統計２」、「確率統計演習」、「多変量解析」、「機械学習」、「時系列解析」、「ベイズ統計学」、「ノンパラメトリック解析」、「空間統計」がこれに該当します。

第二に、ＯＲ・意思決定科学に関する科目です。何かしらの意思決定が求められる場面で「どうするのがベストか？」を科学的に導き出すための理論を学びます。「数理最適化」、「経営科学」、「意思決定と社会的選択」、「ゲーム理論」、「シミュレーション」がこれに該当します。

第三に、新たな価値創造・調査・応用に関する科目です。調査や実験を信頼できるものにするための方法論や、データサイエンスの諸分野への応用を学びます。「調査・実験デザイン」、「計量経済分析」、「医療ＡＩ」、「医療情報学」、「学習データ分析」がこれに該当します。

第四に、データエンジニアリングに関する科目です。大規模なデータの利活用を自らの手で行なうためのスキルを身につけます。「プログラミング演習１」、「プログラミング演習２」、「データエンジニアリング」、「データマイニング演習」、「画像処理」がこれに該当します。

養成する人物像・将来のキャリアビジョン