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。

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学生の声

植田麻実

4 年　New Zealand Christchurch Middleton Grange School 出身

ニュージーランドでの高校生活で、「データサイエンス」が重視されていることを知り、データを扱える人になればどんな職業にも応用できると思いました。武蔵野大学は興味のあったAIについて学べること、書籍を持っていた中西先生の授業を受けられることもあり、入学を決意しました。

私は緊張するタイプで説明が得意ではありませんでした。人前で発表することが大の苦手でしたが、ほとんどの授業で発表が必須だったため鍛えられました。
特に印象に残っている授業は、テーマが自由に選べる1年次の「未来創造プロジェクト（PJ）」です。私は生物とAIに興味があり、データ分析を通して人間に役立つ仕組みにつなげたいと研究を進めていたところ、先生から学会での発表に誘われました。前述の通り、発表は苦手でしたが、先生から「挑戦することで実力を伸ばすことができる」と後押しをうけ、研究成果を学会で発表することができました。この貴重な経験から、何事も後回しにせず、きっかけを棒に振らないように挑戦していこうと思えるようになりました。

大学院進学も視野に入れており、これからも生物に着目した探究を続け、データサイエンティストへの夢に向けて、データの処理技術を学んでいきたいと思います。また、就職の観点ではIT業界は変化が速いので、これからの動向を捉えながら挑戦できるところを探していきたいと考えています。

データサイエンス学科　Student’s Voice

先輩たちの就職・進学先

進学

滋賀大学データサイエンス研究科／武蔵野大学大学院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

人間のクリエイティビティをA I やデータ活用によって発揮していく

中西　崇文　准教授

筑波大学大学院システム情報工学研究科修了［博士（工学）］
研究領域：データマイニング、感性情報処理

今、社会では、データに基づき、AI（人工知能）などの技術を活用して、クリエイティビティ（創造性）を発揮する、新しい形のクリエーターやデータサイエンティストが求められています。例えば、音楽もその一つです。私は印象を表す言葉から曲を創る自動作曲システムの研究開発をしています。「楽しい」という言葉を入れると楽しい曲を自動的に作曲してくれたり、大好きな人とのSNS のやりとりを入れたら、その内容にあった甘い曲を作曲してくれます。これは、Web上に大量に散在する音楽データとそのコメントをAIに学習させることで、どういう言葉の時にどういう曲にすれば良いのかをコンピューターが自ら導き出して自動的に作曲しているのです。このような、AIと共創して生み出されるクリエイティビティは、我々の可能性を無限に広げてくれます。

教員紹介

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