横浜市立大学 データサイエンス学部 学部ガイドブック 2022
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/2社会はIoT(Internet of Things)の活用によりすべてのモノがネットでつながる、「第4次産業革命」を迎えつつあります。医療関連のデータからSNSの何気ないつぶやきまで、日々膨大なデータが生まれ蓄積される社会において、データサイエンス学部が育成するのは、そんな膨大なデータの中から新たな社会的な価値を創造できる人材です。データを読み解くために必要な数理や統計の基礎的な知識をはじめ、社会で不可欠なコミュニケーション能力や、イノベーションを起こす発想力、そして次世代に通用するビジネス力を養い、データサイエンティストに必要な素養を身に付けた人材を輩出することこそが、本学部の目的です。そのために、文系・理系という枠にとらわれない柔軟な思考と発想を大切にし、データが生まれる企業や官公庁といった「現場」での実践的な学びの機会を多く提供します。また、世界をフィールドに活躍するデータサイエンティストに必要な、国際水準の英語力の修得にも力を入れます。数値や数式を扱うのが理系、文字や文章を扱うのが文系、と思ってはいませんか?現代の社会におけるデータは数値だけとは限りません。ネットやSNS上での文字情報、音声や画像、動画等のすべてがデジタル化されたデータなのです。まさに文理融合の世界と言えるでしょう。とはいえ、データサイエンスの基礎をなす学問分野は統計学や情報科学で、理系的な要素が多いことは確かです。しかし、それらを応用する社会は、自然現象の解明や工業製品の生産あるいは医学をはじめとした健康科学という理系分野だけでなく、経済・経営やマーケティングさらには文学といった文系分野と多岐に渡ります。文理を分離するのではなく融合する。これがデータサイエンスの魅力です。現場重視といっても、基礎理論を軽視するという意味では決してありません。しっかりした基礎・土台を作らないとその上には何物をも構築できないのは理の当然でしょう。データサイエンスは変化のスピードがものすごく速い分野です。目の前の流行のみを追っていたのでは、いつまでたっても追いつき追い越すことはできません。まずは基礎固め、その基礎力がどんな現場であれ、必ず生きるのです。基礎的な力を養った上で、いくつかの企業や横浜市の各部局と連携し、データが実際生まれる現場でPBL(Project-Based Learning、課題解決型学修)を行い、実践的に学びます。共にデータと格闘し、教員には思いもよらない解決法を見出してくれる若さに期待しています。自分の考えやアイディアを他の人に伝える手段は、言葉で伝えるか文章を書くかです。どんなに素晴らしいアイディアであっても内に秘めて外に出さないのでは、アイディアがないのと区別がつきません。外に出す以前に、人の意見を聞いたり文章を読んだりすることで自分自身のアイディアを醸成するという段階があり、これらに必要なのは言語です。データサイエンスのフィールドは「世界」です。フィールドが世界であるならば、その言語は英語が中心で、学会や国際会議あるいはビジネスの場では英語が共通言語です。専門的な討論はもちろん、会議後の懇親会やプライベートな場でも英語が飛び交います。データサイエンティストの活躍の場となる世界で通用する英語力をしっかり鍛えていきます。課題設定解決力統計学データ解析文(経済・経営)×理(理学)国際教養学部国際商学部理学部ケーススタディフィールドワーク医学/臨床計算機科学アルゴリズム基礎的・基盤的能力医学部、附属2病院実社会における課題発見・解決力データサイエンス学部の特色

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