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データサイエンス学部の特色

データサイエンス学部の特色

特色1 

『文理融合』

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事は確かです。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。

特色2

『現場重視』

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事はできません。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。

特色3

『国際水準の英語力』

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事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。

4年間の学びのイメージ

基礎から応用、実践的PBL へ

1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、「データサイエンスセミナー」等を通してデータサイエンスが社会において果たす役割等を学びます。
後期からは「コンピュータ演習」等により計算機を利用した実践的な基本技術を修得します。また「統計の数理I」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、「統計の数理I」や「プログラミング演習」、「アルゴリズム論」、「多変量データ解析」等のデータサイエンスの基礎科目を学びつつ、「計量経
済学モデリング」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事にシフトしていきます。3年次以降の演習では、企業や
官公庁におけるPBLを通じて実践的に学ぶと共に、それらの成果を卒業研究としてまとめていきます。 

データサイエンス学部School of Data Science