データサイエンス学部

データサイエンス学科

－学びのキーワード

最先端の人工知能（AI）に関する知識とスキルを身に付け、さまざまな社会的場面で収集される膨大なデータ（ビッグデータ）を分析し、新たなビジネスを創出する次世代データサイエンティストを育成する。

2つの特長

データサイエンスで必要な能力を養う3 つのコース

本学科は、データサイエンティストに求められる3つの能力（創造力、イノベーション力、エンジニアリング力）を学生が身に付けられるよう、3つのコース（履修モデル）を用意しています。1年次から実際に社会で活躍するデータサイエンティストによる講義・実習を通して、イノベーションに向けたアイデアや実践的なデータ活用スキルを学びます。さらに、2年次から、3つのコースからメインとサブの2つのコースを選び、学びを深めます。

社会で活かせる知識とスキルを学ぶ実践型授業「未来創造プロジェクト（PJ）」

本学科は、知識修得だけの座学を行うのではなく、実社会における重要な課題（イシュー）の発見と実際の解決策（ソリューション）の提案により実社会に貢献していくような、イシュー志向・解決型データサイエンスを実現する実践的な学びを展開します。学生は、1年次後半から卒業まで行われる「未来創造プロジェクト（PJ）」を通じて、研究グループ・企業との共同研究や官公庁との委託研究に携わるなど、実課題の解決に向けた実践的な学修を行います。さらに、共同研究を通じてデータとその分析を社会に活かすための視点・考え方・手法を身に付け、国際的に活躍できるデータサイエンティストになるためのスキルを学びます。

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カリキュラム

1年次から「データサイエンス学」や「人類と人工知能（AI）」など基盤となる学びで基礎知識を修得するだけでなく、実践的なデータ活用スキルを身に付けます。さらに、2年次からは、3つのコースからメインとサブの2つのコースを選択し、学びを深めるカリキュラムです。
また、所定の要件を満たすことで学部から大学院修士までを、５年間で修了できる「５年一貫プログラム」を実施しています。

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 5年一貫プログラム対象

学生の声

実践中心の学びで得た成果と自信。
プログラミング未経験でも安心の環境が整っています

松田悠杜

3年　東京都立三田高等学校（東京都）出身

きっかけは、幼い頃から好きだった数学を学びたいという思いから。
いろいろと調べていくうちに、数学そのものを学ぶのではなく、「社会のために数学をどう応用するか」を学んでみたいと思うようになり、本学科を選びました。

本学科の強みは「好きなことを学べる環境が整っている」ことです。私は入学するまでプログラミングは未経験で、パソコンの使い方から学び始めるレベルでした。しかし、少人数制かつ学年横断型授業もある本学科では先生や先輩との距離が近く、いつでも相談できる環境で学ぶうちに不安はなくなりました。また、本学科生専用の研究室は設備が充実しており、各々が好きなことに没頭できる環境となっています。「未来創造プロジェクト」という授業では１年次から企業との共同研究に参加。早くから実践力を鍛えたことで、１年次の冬には大学院生が中心に参加する学外大会で優秀賞を獲得することができました。

将来は学びを社会に還元できるよう、まずは幅広い知識の吸収を心掛けています。そして、それらの専門性を深めるために大学院への進学を目指しています。最後に高校生の皆さんへ。この学科で学ぶ学問は、社会に出たときにそのまま直結する内容だと思います。パソコンに今まで触れてこなかった人やプログラミングを学んだことのない人でも心配ありません。安心して入学できると思います。

データサイエンス学科　Student’s Voice（2025年4月公開）

先輩たちの就職・進学先

進学

武蔵野大学大学院データサイエンス研究科／滋賀大学データサイエンス研究科

就職

ダイハツ工業／テルモ／富士通／サイバーエージェント／サイボウズ／富士ソフト／ KADOKAWA Connected ／デジタルホールディングス／ ARISE analytics ／ ZOZO ／ PR TIMES ／CARTA HOLDINGS ／日本国土開発／住友電設／モリタ宮田工業他

教員メッセージ

データサイエンスは刺激的で楽しい

石橋直樹教授

慶應義塾大学大学院政策・メディア研究科後期博士課程修了[博士（政策・メディア）]
研究領域：マルチデータベースシステム、マルチメディアシステム、環境情報システム

経済、政治、社会と日本の未来は見通しが難しくなっていると思います。しかし、アイディアを設定して、モノ作りをし、社会に提供する力は、どんな社会にあっても有用であり続けると思います。
データサイエンスとは、「社会を前に進めるための学問」だと考えています。
また、インターネット上で仕組みを作るだけでは、誰も利用してくれません。そこには楽しんでもらえる仕掛けやアイディアが必要です。ワクワクさせるシステムやアプリをつくる。ユーザーを感動させる。それはアートと同じだと考えています。
30年ほどの自分の経験でいえば、データサイエンスは常に刺激的で楽しい体験でした。ぜひ、データサイエンスの世界に飛び込んできて下さい。

教員紹介

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