データサイエンスの基礎を総合的に身につける。実践的なデータ解析や処理のスキルを磨く。実データを使った演習で問題解決力を培う。企業との共同プロジェクトに参加し卒業研究を行う。データサイエンス入門プレゼンテーション論ミクロ経済学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、財務諸表論Ⅰ・Ⅱ、管理会計総論Ⅰ・Ⅱ、証券分析とポートフォリオマネジメントⅠ･Ⅱ･Ⅲ･Ⅳ、計量経済学、計量ファイナンス、ビジネスエコノミクス基礎経済学部開講科目データサイエンス実践論価値創造方法論AI・情報倫理データ研磨応用数学データベースソフトウェア設計情報理論情報ネットワーク情報セキュリティデータサイエンス特論Aデータサイエンス特論Cプログラミング3マルチメディア処理入門プログラミング2プログラミング1AI概論データ構造とアルゴリズム計算機利用基礎プログラミング4最適化理論生存時間解析データサイエンス特論Bベイズ理論シミュレーション技法質的データ解析入門AI・機械学習データサイエンス特論D社会調査特論A社会調査特論B統計活用演習B基礎統計活用演習B基礎統計活用演習A統計数学統計活用演習A回帰分析多変量解析入門社会調査法Ⅰ社会調査法Ⅱ社会調査実践演習Ⅰ・Ⅱ解析学線形代数基礎データ分析統計学要論実験計画法確率論テキストマイニングビジネス価値創造論データサイエンス実践特論Aデータサイエンス実践特論Cデータサイエンス実践特論Bデータサイエンス実践特論D価値創造各論（3単位）マーケティング医療統計社会分析心理分析画像処理音声データと対話システムバイオインフォマティクス価値創造各論（2単位）公的統計保険戦略ビジネス思考力環境・交通・都市政策気候・気象データ分析防災空間分析空間計量経済分析データサイエンス入門演習データサイエンス応用演習データサイエンス実践価値創造演習Ⅰ・Ⅱデータサイエンス上級実践価値創造演習Ⅰ･Ⅱ8セメスター7セメスター6セメスター5セメスター4セメスター3セメスター2セメスター1セメスター4年次3年次2年次1年次Curriculum大学院科目先行履修制度教師あり学習 同実践論教師なし学習 同実践論標本調査法演演演演演演演品質管理時系列解析入門AI・機械学習入門調査系科目DS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エンジニアリング系科目DS基礎・専門科目価値創造基礎・応用科目大学入門科目データ駆動型PBL演習※ 講義+演習がある科目※紫色の文字は必修科目※黒色の文字は選択科目※カリキュラムは変更の可能性があります。08
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