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     Features
   
 
  
   
    データサイエンス学科の特徴
   
 
  キーワードは「分析」と「予測」
   
  
     01
    
   
     データサイエンスを用いて
適切な分析と予測ができる。
   適切な分析と予測ができる。
     数学・統計学・プログラミングを少人数クラスのきめ細かい指導により習得することを基盤として、4つのデータ・アナリティクス(記述・診断・予測・処方)を身につけることができる。
     
   
 
    
     02
    
   
     ドメイン知識とソフトスキルで
実践力を身につける。
   実践力を身につける。
     データを利活用する領域としてビジネス・心理・健康に関する専門知識を学び、思考法やマネジメント能力などの人的スキルを磨くことで、データサイエンスを実践に結びつける力を養う。 
     
    
   
 
    
     03
    
   
     社会においてデータ利活用の
中心的な役割を担う。
   中心的な役割を担う。
     社会の様々な職種・分野・領域において、データサイエンスに関する専門知識に加え、ドメイン知識とソフトスキルによる実践力を駆使して、課題の現状を分析し将来を予測できる人材として活躍できる。
    
    
    
     期待する学生像
    
   
     人と社会とデータサイエンスとの関わりに関心を持ち、将来はデータサイエンス能力によるデータ分析や予測を駆使して課題を解決し、社会に貢献したいという意欲のある人を求めます。
    
   
     データサイエンスのスキルとは?
    
   
     情報技術の進展とともに膨大な情報・データが収集されています。このビッグデータを集め、解析し、有益な知見を導き出すのがデータサイエンスという学問です。データは数字だけでなく、動画、音声、文字情報など、さまざまなものがあります。それらから意思決定に役立つ知見を得るには、数学、統計学の知識、プログラミングのスキルはもちろん、論理的思考力やデータ分析を行う分野の知識などが求められます。
    
   