13131313113313ビジネス・データサイエンス専修プログラム２単位以上研究指導教員の演習2科目4単位必修修士論文又は特定課題研究３0単位以上データサイエンス概論，意思決定とデータサイエンスの２科目４単位必修修了要件の科目単位30単位のうち，データサイエンス概論２単位，意思決定とデータサイエンス２単位，展開科目10，連携実践科目２単位，演習科目４単位の合計20単位を必修とし，それを超える単位数は，展開科目，連携実践科目のいずれの科目・単位も修了要件として認める。展開科目連携実践科目演習科目論 文単位合計備 考データ分析実践演習Ⅰ・Ⅱの２科目４単位必修統計学特講Ⅰ・Ⅱ，データ分析特講，計量経済学特講Ⅰ・Ⅱ，オペレーション・リサーチ特講，計量ファイナンス特講，知能情報論特講及び情報理論特講の中から２科目４単位上記８単位を含め10単位以上 ・すでに一定程度の経済・経営系の専門知識を有し，さまざまな課題解決を求められる業務に従事してきた社会人 ・数理・工学系の専門知識と経験を有し，より高度なマネジメント能力が求められる業務へとキャリアアップしようとする社会人 経済学研究科で開講している展開科目の中でデータサイエンス副専攻基礎科目を履修し，データサイエンスの基本を修得します。 「データ分析実践演習Ⅰ」「データ分析実践演習Ⅱ」において，個別の実践的課題についてデータドリブンに解決策を探求し，実際のデータを活用したデータ分析の手ほどきを受けながら，現実の業務課題に関する単純なデータであれば自らも分析を行い，意思決定につなげる方法を体得します。 データサイエンス研究科で開講される「データサイエンス概論」「意思決定とデータサイエンス」（1週間単位の集中講義形式）を履修し，実務家教員の指導や専門性の高い授業を通じて，現実の問題や実際のデータを活用したデータ分析を意思決定につなげる勘所を学びます。 学位論文については，学術的なアプローチを重視して修士論文を提出するほかにも，半期ごとの演習科目などで作成したタームペーパー（レポート）をもとに，データ分析の結果に解釈や考察を加えて，特定課題研究として取りまとめ，学位論文とすることも可能です。想定される入学者教育カリキュラム修了要件（ビジネス・データサイエンス専修プログラム）
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