特長DSの基盤DSの専門データ国サ際イ教エ養学ン部ス学部数学の基礎 数学実習Ⅰ 線形代数学Ⅰ 数学実習Ⅱ 統計学Ⅰ 多変量データ解析 時空間データ解析入門 統計学Ⅱ 統計モデリングⅠ 計算機統計学プログラミング演習Ⅰ 計算機数理 音声言語処理 プログラミング演習Ⅱ 最適化理論 並列分散処理PBL 入門 臨床研究・疫学入門 データ解析演習 調査設計論 線形代数学Ⅱ 確率入門 データ可視化法 統計モデリングⅡ 計算機概論 ビッグデータ解析 PBL 演習（ビジネス・サイエンス） PBL 演習（非構造化データ） マーケティングデータ分析Ⅰ 微積分学Ⅰ 代数学 サンプリング法 応用統計学Ⅰ アルゴリズム論 機械学習 マーケティングデータ分析Ⅱ 微積分学Ⅱ組合せ論実験計画入門応用統計学Ⅱ情報理論非構造化データ医療統計学環境データ解析論国際環境・まちづくりワークショップ前後前後前後前後社 会で広く用いられるDSを網羅的に知るPractical English年次33 年次インターンシップ等を通じて、DSの研究に取り組む 専門領域演習Advanced Practical English年次44 年次卒業研究デ ー タ サ イ エ ン ス 学 部文理融合のマインドを学ぶ国際通用力・英語を学ぶ現場対応力を身に付けるデータ数理基礎データアナリティクス力データエンジニアリング力社会展開力学部長 Messageデータサイエンス学部長 土屋 隆裕 Takahiro Tsuchiya１年次前期から「線形代数学」や「微積分学」等を学び基礎を固めながら、「ＰＢＬ入門」の中で実施しているデータサイエンスセミナーを通してデータサイエンスが社会において果たす役割を学びます。後期からは「プログラミング演習ⅠⅠ」でPython言語を学びデータを計算機で処理する基本技術を修得します。また、「統計学ⅠⅠ」を学び、データサイエンスの基礎をなす統計学の基礎知識を身に付けます。２年次以降は、「プログラミング演習ⅡⅡ」や「データ可視化法」、「統計モデリングⅠⅠ」、「サンプリング法」、「多変２０２２年３月１８日に気候変動や都市化に伴う環境問題とＳＤＧｓをテーマとした国際環境・まちづくりワークショップをオンラインで開催しました。本ワークショップでは、アジアの研究者や自治体の有識者が集まり、横浜、フィリピン、マレーシア、台湾における気候変動や環境問題の現状とその対策について主に議論しました。この活動を通じて、気候変動のような世界的な課題を議論するとともに、新しい時代に向けた私たちの都市と環境、そして生活のあり方を考えることで、今後の研究情報交換の促進と共同研究につながるよい機会となりました。35現代社会では、膨大なデータから新たな知見を見出し、複雑な社会課題の解決につなげられる人材の需要は高まる一方です。本学部では、統計学と情報学の理論を学ぶだけでなく、実際に手を動かすＰＢＬ教育を通じて、論理的思考と直感的洞察の調和を重視した教育を展開しています。ＡＩと人間が共存する未来において、単なる技術者ではなく、データの向こうに見える人間や社会のことも考え、人を中心に据えた技術の応用・発展に貢献できる人材を育てます。理論と実践を結びつけた教育カリキュラムの中で、皆さんの好奇心と創造力を思いっきり発揮してください。そして、最先端の知識と実社会での応用力を兼ね備えた人材となり、よりよい未来の創造に貢献していきましょう。量データ解析」等のデータサイエンスの基礎科目を学びつつ、「マーケティングデータ分析」や「医療統計学」といった、修得したデータサイエンスに係る知識や技能を社会展開に応用していくことにシフトしていきます。３年次以降の演習では、企業や官公庁と連携したＰＢＬを通じて実践的に学ぶとともに、それらの成果を卒業研究としてまとめていきます。4年間の学びのイメージ年次1データサイエンス学部専門科目一覧基礎から応用、実践的PBLへ年次2文系+理系のさまざまな科目を履修し、DS人材となる基礎知識を身に付ける統計・計算機科学の基礎を学ぶDSをどのように社会に応用するか学ぶ全学開放科目共通教養科目領域横断型プログラム人とAIが共創する未来を切り拓くデータサイエンティストを育成SDGsへの取り組み国際社会で活躍するための実践的な英語や教養を学ぶ数学とコンピュータの基礎を学ぶ共通教養ゼミ領域横断
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