DSの基盤DSの専門学部の特長データサイエンス学部のSDGsへの取り組み文理融合のマインドを学ぶ国際通用力・英語を学ぶ現場対応力を身に付ける共通1年次前後前後前後前後国際社会で活躍するための実践的な英語や教養を学ぶ社会で広く用いられるDSを網羅的に知る数学とコンピュータの基礎を学ぶ教養ゼミPractical Englishデータアナリティクス力文系+理系のさまざまな科目を履修し、DS人材となる基礎知識を身に付ける統計・計算機科学の基礎を学ぶDSをどのように社会に応用するか学ぶ全学開放科目共通教養科目データエンジニアリング力2年次3年次インターンシップ等を通じて、DSの研究に取り組む 専門領域演習Advanced Practical English4年次卒業研究社会展開力1年次前期から「線形代数学」や「微積分学」等を学び基礎を固めながら、「PBL入門」の中で実施しているデータサイエンスセミナーを通してデータサイエンスが社会において果たす役割を学びます。後期からは「プログラミング演習Ｉ」でPython言語を学びデータを計算機で処理する基本技術を修得します。また、「統計学Ⅰ」を学び、データサイエンスの基礎をなす統計学の基礎知識を身に付けます。2年次以降は、「プログラミング演習Ⅱ」や「データ可視化法」、「統計モデリングⅠ」、「サンプリング法」、「多変量データ解析」等のデータサイエンスの基礎科目を学びつつ、「マーケティングデータ分析」や「医療統計学」といった、修得したデータサイエンスに係る知識や技能を社会展開に応用していく事にシフトしていきます。3年次以降の演習では、企業や官公庁と連携したPBLを通じて実践的に学ぶと共に、それらの成果を卒業研究としてまとめていきます。データ数理基礎2022年３月18日に気候変動や都市化に伴う環境問題とSDGsをテーマとした国際環境・まちづくりワークショップをオンラインで開催しました。本ワークショップでは、アジアの研究者や自治体の有識者が集まり、横浜、フィリピン、マレーシア、台湾における気候変動や環境問題の現状とその対策について主に議論しました。何より新型コロナウイルス感染拡大に伴い変容した我々の価値観や生活様式、そして都市自体のあり方が問われる時代になっており、新たな都市像を考える絶好の機会となりました。さらに、気候変動や環境問題、そして都市計画や都市デザインにおけるデータの利活用の重要性を考えるうえでも意義がありました。この活動を通じて、気候変動のような世界的な課題を議論すると共に、新しい時代に向けた私たちの都市と環境、そして生活のあり方を考えることで、今後の研究情報交換の促進と共同研究につながる良い機会となりました。代数学微積分学Ⅰ微積分学Ⅱ数学の基礎数学実習Ⅰ数学実習Ⅱ最適化理論確率入門組合せ論統計学Ⅰ統計学Ⅱ線形代数学Ⅰ線形代数学Ⅱデータ可視化法多変量データ解析応用統計学Ⅰ応用統計学Ⅱ機械学習統計モデリングⅠ統計モデリングⅡ計算機統計学音声言語処理アルゴリズム論データ解析演習プログラミング演習Ⅰプログラミング演習Ⅱ並列分散処理実験計画入門情報理論計算機数理計算機概論非構造化データPBL入門PBL演習(ビジネス・サイエンス)PBL演習(非構造化データ)サンプリング法データサイエンス倫理ビッグデータ解析マーケティングデータ分析Ⅰマーケティングデータ分析Ⅱ医療統計学時空間データ解析入門環境データ解析論臨床研究・疫学入門調査設計論544年間の学びのイメージ基礎から応用、実践的PBLへデータサイエンス学部専門科目一覧気候変動や都市化の進行に伴う環境問題とSDGsをテーマとする国際環境・まちづくりワークショップ
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