■データサイエンス■データサイエンス■■ ●●●●●経済・市場データ実践DSEコース専門科目■コンピュータサイエンス科目■データアナリシス科目データサイエンス応用科目■注１） 応用実践科目は、PBL（プロジェクト型学習）手法を導入し、学生・『企業』・教員の３者協働参画による学びを通し、実践的課題解決力・チームワークを育成します。注２） 今後変更となる可能性があります。科目群名入門科目関連コース共通科目専門演習科目卒業研究●統計分析入門 等●データサイエンスの基礎 等基盤科目国際経済学部入門科目専門基礎科目● 経済数学（線形代数）●計量経済学 等専門基礎科目数理モデルとアルゴリズムデータサイエンスのための数学市場・消費データ分析等 新製品・サービス開発、知財管理・知財戦略顧客データ分析による観光、宿泊サービス戦略企業財務分析、リスク管理、金融商品開発医療健康データ分析・食生活管理・健康増進戦略データサイエンス経済コース履修生１年次２年次● 公共データ実践研究 等専門応用科目● 経済統計 等専門応用科目●データエンジニアリングとデータベース 機械学習 研究３年次応用実践科目データサイエンス全学教育４年次社会人・企業人へのリカレント・リスキリング教育10データサイエンスのスキルを修得した卒業生は、幅広い分野において活躍することが期待されます。生産・流通・販売事業者ビッグデータの収集・分析による市場分析・消費者動向分析・マーケティング戦略、［国際経済学部 データサイエンス経済（DSE）コースの教育（予定）］生産現場（農業を含む）生産管理・在庫管理・品質管理のデータ分析、受発注・生産のネットワーク管理観光・サービス企業財務・金融関係自治体等公共セクター災害データ分析・防災予測、移動データ分析・交通規制・インフラ整備戦略、 想定される卒業後の進路
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