データサイエンス学科（通信教育部）
学科の特長
※設置構想中のため変更になる可能性があります。
データサイエンス学科は、データサイエンス、人工知能（AI）、データマイニング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します。
いつでもどこでも学べる
授業はオンラインで開講
授業方法は、主にメディア授業（オンデマンド型及び同時双方向型のオンライン授業）となっています。オンデマンド型では授業を行う教員がインターネットを通して、課題に対する指導や質疑応答等の十分な指導を行い、同時双方向型においては主にZoomやTeams又はSlackを使用し、面接授業に近い環境において質問の機会を確保しながら授業を行います。
※『社会連携型教育科目群』の「データサイエンス社会実践学習」５科目及び『プロジェクト型科目群』の３～４年次に配当する５科目については、面接授業（面接授業の参加が難しい学生はメディア授業）となります。リスキリングプログラム（科目等履修生制度）
社会人に学びやすいリスキリングの機会として、データサイエンスの基礎・応用・発展をレベル別で修得できる科目等履修生制度を設けます。指定の条件を満たして単位修得した場合は、学修履歴の証明としてオープンバッジを発行します。
| レベル | オープンバッジ発行条件 |
|---|---|
| Basic Level | 専門共通科目から20 単位以上 |
| Advanced Level | 専門共通科目から10 単位以上及び専門コース科目から10 単位以上 |
| Applied Level | 専門コース科目から20 単位以上 |
通学制と同様の学びができる
通学制のデータサイエンス学部と同様の充実したカリキュラムで学修できます。オンラインでも質の高い教育を提供し、一部科目を除いて同等の内容を履修可能です。
国際的な教育活動を産学連携教育活動を実践するための教育方法として、習得した知識と技術を活用する研究機会を継続して設ける「研究体験連動型学習」を基本としています。
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、研究体験連動型学習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・手法を身に付けて、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。
※通信教育部の学生は、オンライン又は対面（スクーリング）で参加を予定しています。
インターナショナルな学修環境
ダブル・ディグリー・プログラム
海外協定校で修得した最大106単位を包括的に認定し、本学部の編入学生として受け入れます。学生は本学部での学修を通じて、データサイエンスの知識とスキルを実社会の課題解決に活用する力を実践的に身につけ、本学と協定校の両方の学位取得を目指します。
国際的な研究に参加できる
企業などとの共同研究や国際的なプロジェクトを通して、実践力が身につきます。
進路に合わせた3つのコース
３つのコースで体系的に学べる
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年次後期から、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。
ソーシャルイノベーションコース
AIアルゴリズムデザインコース
AIクリエーションコース
創造力、イノベーション力、エンジニアリング力を備えたデータサイエンティストは、情報通信分野のみならず製造、金融、医療・介護・福祉、広告、農業などさまざまな分野で求められます。ビッグデータ、AI を自分のアイデアと掛け合わせることで、あらゆる分野で活躍することができます。
