価値創造基礎・応用科目データエンジニアリング系科目調査系科目DS専門科目DS基礎・専門科目データアナリシス系科目・データ解析系科目大学入門科目PBL演習データ駆動型演演演演演演演演083セメスター価値創造方法論AI・情報倫理ミクロ経済学A・B、マクロ経済学A・B、簿記会計、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、計量経済学、計量ファイナンス、ビジネスエコノミクスⅡマルチメディア処理入門プログラミング3基礎統計活用演習A統計活用演習A統計数学回帰分析多変量解析入門テキストマイニングAI・機械学習入門標本調査法社会調査法Ⅰ4セメスター5セメスター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データ研磨ビジネス価値創造論価値創造各論（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人工知能生物・経済データと因果分析価値創造各論（2単位）保険戦略公的統計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応用数学情報理論データベース情報ネットワークソフトウェア設計情報セキュリティプログラミング4基礎統計活用演習B最適化理論統計活用演習Bベイズ理論シミュレーション技法確率論実験計画法質的データ解析入門AI・機械学習品質管理時系列解析入門社会調査実践演習Ⅰ・Ⅱ社会調査法Ⅱ6セメスター7セメスター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Bデータサイエンス特論A生存時間解析データサイエンス特論B社会調査特論A1セメスター2セメスターデータサイエンス入門データサイエンス入門演習プレゼンテーション論データサイエンス実践論経済学部開講科目AI概論データ構造とアルゴリズムプログラミング1プログラミング2計算機利用基礎基礎データ分析解析学線形代数統計学要論1年次データサイエンスの基礎を総合的に身につける。2年次実践的なデータ解析や処理のスキルを磨く。3年次企業との共同プロジェクトに参加し卒業研究を行う。4年次※カリキュラムは変更の可能性があります。※ 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8セメスターデータサイエンス上級実践価値創造演習Ⅰ･Ⅱ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Dデータサイエンス特論Cデータサイエンス特論D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 同実践論社会調査特論B実データを使った演習で問題解決力を培う。Curriculum
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