YCU 横浜市立大学

データサイエンス学科

データサイエンス学科について

教育・カリキュラム

統計学・アルゴリズム(※1)の基礎をベースとし、各自の興味に応じ、経済・経営学、理学、医療統計学等、将来データサイエンティストとして活躍するために必要な各専門領域の基本的な知識を修得します。3年生から始まる「専門領域演習」を通じた現場重視のPBLにより、コミュニケーション能力、実践力を習得し、課題発見力・課題解決力を獲得できるカリキュラム構造となっています。 データサイエンスに必要なのは、膨大なデータの中に埋もれた新しい価値を見つけ出し、世の中を変えることが出来る能力。そこに求められるのは、文系・理系の枠組みを超えた、知力と分析力、発想力です。
(※1) アルゴリズム・・・コンピュータで計算を行うときの効率的な「計算方法」のこと。

1.文理融合    データサイエンスの専門教育と文系・理系にとらわれない広範な教育で、「未来の芽」を見つけ出す底力を培う。
2.現場重視    データが生まれる現場でPBL(Project-Based Learning、課題解決型学習)を行い、実践的な学びの機会を数多く持つ。
3.国際水準の英語    世界がフィールドとなるデータサイエンス領域で活躍するための英語力を身につける。
 
 DS…データサイエンスの略称

主な科目

(全学開放科目)経済学入門Ⅰ・Ⅱ、経営学入門Ⅰ・Ⅱ、簿記入門Ⅰ・Ⅱ、ミクロ経済学Ⅰ・Ⅱ、マクロ経済学Ⅰ・Ⅱ、金融論Ⅰ・Ⅱ、力と運動、電気と磁気、生体分子と細胞など

(専門科目)情報理論、計算機概論、アルゴリズム論、組合わせ論、統計の数理、代数学、多変量データ解析、統計モデリング、応用統計学、プログラミング演習、データベース論、計算機数理、データマイニング、最適化理論など




取得できる資格

・中学校教諭一種免許状(数学)
・高等学校教諭一種免許状(数学)


※資格取得のためには、卒業要件単位に含まれる科目のほか、教職関連科目の履修が必要です。
※ただし、文部科学省における審査の結果、予定している教職課程の開設時期が変更となる可能性があります。
 

変化の時代をデータの力で切り拓く新学部

情報技術の飛躍的な進歩に伴い,社会のあらゆる所に多種多様なデータが蓄積されつつあります。そのようなデータから価値を見出し、データに基づく意思決定ができる人材が求められています。変化する社会であるからこそ、どんな場合にも変わらない確固とした基礎力を備え、その上で、柔軟な発想で変化に対応する力、あるいは変化を生み出す力が必要となります。
データサイエンス学部は次世代を担う新しい学部です。一緒に歴史の一歩を踏み出しませんか。

データサイエンス推進センター長
岩崎 学
 

データサイエンス学部School of Data Science