データサイエンス学部
データサイエンス学科

データサイエンス学部では、さまざまな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の輩出を目的としています。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。

学位：学士（データサイエンス）

データサイエンスの基礎をなす学問分野は、統計学や情報科学など理系的な要素が多くあります。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。

データサイエンスは変化のスピードが非常に速い分野です。まずは基礎を固め、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、データが実際に生まれる現場でＰＢＬ（Projｅct-Based Learning、課題解決型学習）を行い、実践的に学びます。

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着実に鍛えていきます。

4年間の学びのイメージ

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

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、「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Ⅰ」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、「プログラミング演習Ⅱ」や「データ可視化法」、「統計モデリングⅠ」、「サンプリング法」、「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、「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。