情報学・統計学を中心としつつ、教養科目や様々な領域の専門家との交流、データ分析を通じて「文理融合」型のカリキュラムを提供しています。特にプロジェクト型の科目が多く導入されており、少人数教育によるきめ細やかな指導が可能となっています。国内初、データサイエンティストの養成に特化した学部本学部で実施されるカリキュラムは、データサイエンス科目と価値創造科目の2つに大きく分けられています。情報、統計、経済、経営など文理融合型の幅広い授業から自分の興味に応じたものを受講することで、データサイエンティストに必要な知識や経験値を獲得できます。興味に応じて選べる文理融合型のカリキュラムカリキュラムツリー学部の特徴学部での学びデータ演習応用統計学情報学ApplicationDataAnalyticsDataEngineering価値創造大学入門科目データ駆動型PBL演習価値創造基礎・応用科目データサイエンス基礎･専門科目データアナリシス系科目・データ解析系科目データサイエンス基礎･専門科目データエンジニアリング系科目データサイエンス専門科目（ 調査系科目 ）標本調査法社会調査法Ⅰプレゼンテーション論 ★データサイエンス入門 ★データサイエンス実践論A統計数学 ★回帰分析 ★多変量解析入門 ★プログラミングⅡ基礎情報活用演習B ★実践データ概論A情報倫理 ★品質管理データ構造とアルゴリズム ★プログラミングⅠ ★データサイエンス実践論Bデータサイエンス入門演習 ★社会調査法Ⅱ応用数学データベース ★情報活用演習B情報活用演習A実験計画法テキストマイニング時系列解析入門多変量解析プログラミング設計プログラミングⅢデータサイエンスフィールドワーク演習 ★実践データ概論B経済経営系科目 ［ ミクロ経済学A・B、マクロ経済学A・B、簿記会計A・B、経営学、財務会計総論Ⅰ・Ⅱ、管理会計総論Ⅰ・Ⅱ、証券分析とポートフォリオ・情報科学概論 ★計算機利用基礎 ★基礎情報活用演習A ★統計学要論 ★解析学 ★線形代数 ★基礎データ分析 ★★＝必修科目1年次情報学、統計学の基礎を修得し、確かな基礎力を身につける。2年次データ分析を行う一連の流れを体験し、課題や問題点を把握する力を養う。1セメスター３セメスター２セメスター４セメスター 37
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