学部概要

日本政府は第5期『科学技術基本計画』（平成28～32年度）の中で、データサイエンスの知見を活かし「人々に豊かさをもたらす「超スマート社会」を未来社会の姿として共有し、その実現に向けた一連の取組を更に深化させつつ「Society 5.0」として強力に推進し、世界に先駆けて超スマート社会を実現していく」ことを謳っています。この「超スマート社会」とは「必要なもの・サービスを、必要な人に、必要な時に、必要なだけ提供し、社会の様々なニーズにきめ細かに対応でき、あらゆる人が質の高いサービスを受けられ、年齢、性別、地域、言語といった様々な違いを乗り越え、活き活きと快適に暮らすことのできる社会」であり、人々に豊かさをもたらすことが期待されています。このような背景の中で、データサイエンス学部はデータサイエンスを深く理解した人材から、実社会での応用を意識し現代経済社会の価値創造に貢献する人材まで幅広く輩出していくことを目的として、令和3年4月に埼玉県熊谷市（熊谷キャンパス）に開設されました。データサイエンス学部では、データサイエンスに関する様々な分野の科目を提供しており、それぞれの分野の実務と強く結びついた教育を行っています。たとえば、ビジネス分野であれば、金融・マーケティング分野におけるデータサイエンスの応用について学びます。また、観光やスポーツ、官公庁での仕事、天気予報や地域開発などでも盛んにデータサイエンスが用いられており、それらについても深く学ぶことができます。

学部の教育の特徴

データサイエンスを学ぶうえでは、問題をデータから発見する文系的な発想とデータを用いて解決していく理系的な視点が必要となってきます。データサイエンス学部には文系・理系問わず幅広い授業があります。まず初年次では、全ての学びの土台となる一般教養や外国語、キャリア、スポーツと保健などについて学ぶとともに、データサイエンスの土台となる専門科目の基礎（専門基礎科目群）を学びます。２年次からは「データサイエンスの基礎・発展科目群」「価値創造基礎・発展科目群」の履修が始まります。データサイエンスの基礎・発展科目群では、データサイエンスの礎となる数学や統計学、情報科学、プログラミングなどの基礎や、それらを発展させた高度な内容について学びます。価値創造基礎・発展科目群ではデータサイエンスが実践的に利活用されている分野（ビジネス・観光・社会・スポーツ）の基礎や、それらを発展させてより実践的に利活用する方法を学びます。その他にもフィールドワークやインターンシップといった実務に直接触れることができる科目も準備されており、これらを履修することで自身の将来について深く意識することもできます。なお、データサイエンスを学ぶ上で数学の基礎的な知識は欠かすことが出来ません。本学部では数学が苦手な学生を対象として、データサイエンスを学ぶ上で必要となってくる学力や知識を補うための補習授業を授業時間外で実施しています。

データサイエンス学部の特徴や取り組み

データサイエンス学部では、在学時の修学面・生活面だけではなく卒業後のフォローアップに至るまで、学生の満足度を上げるための様々な取り組みを行なっています。ここでは、「資格」「教育体制」「卒業後の連携」をキーワードとして本学部の特徴の一部を紹介します。

• 様々な資格取得をバックアップ

  データサイエンス学部では様々な資格を取得、あるいはチャレンジすることが出来ます。たとえば、教職課程を履修し単位を取得することで高等学校教諭一種免許状（情報）を取得することができます。任用資格である「社会福祉主事」「社会教育主事/社会教育士」「博物館学芸員」や、認定資格である「GIS学術士」「社会調査士/専門統計調査士」「社会調査士」などといった多様な資格も取得することが可能です。さらに、情報処理技術者試験やITパスポート試験、G検定（ジェネラリスト検定）、統計検定といった将来に役立つ様々な資格取得についても特別講座の開設やeラーニングシステムの導入などを行い、積極的に支援しています。

• 専門領域における教員のきめ細やかな専門指導

  データサイエンス学部では官公庁、スポーツ、ビジネス、観光などの各分野で実績のある25名の専任教員が指導にあたります。3年次から始まる専門領域の研究（ゼミナール）では各教員の研究室に所属し、集中的・専門的な指導が行われます。なお、研究の成果は卒業研究（複数人数のグループが取り組む研究）あるいは卒業論文（個人で取り組む研究）としてまとめられます。卒業研究・卒業論文は大学生活で学んだことを存分に発揮する、いわば4年間の総仕上げです。

• 企業や組織と連携した実践的な教育体制

  実際にデータを用いたビジネスモデルを展開している企業や組織と連携したインターンシップやフィールドワークが行われます。これを通して、課題の発見とそれに対する解決策を学生が主体的に提案していくなど、社会や経済の諸課題への対応力を養います。

• 卒業後も連携できる開かれた研究・教育体制

  データサイエンスの速い技術進歩に対応するため、卒業生が大学に戻って情報交換や新知識習得の機会や最新情報が提供される場を用意しています。また、卒業生や連携先からのフィードバックを得て教育内容をダイナミックに変化させるなど、卒業生とのネットワークを活かした教育・研究体制の構築を目指します。

人材養成に関する目的その他の教育研究上の目的 / 教育目標 / 三つの方針

データサイエンス学部は、データ分析のエキスパートとして、現代社会・経済の諸問題をデータから発見し、データを用いて解決していくことに貢献できる柔軟で深い教養と高いモラルを身に着けた人材を養成することおよびそのために必要な教育研究を行うことを、人材養成に関する目的その他の教育研究上の目的とします。

その実現のため、以下のように「教育目標」ならびに「卒業認定・学位授与の方針（ディプロマ・ポリシー）」、「教育課程編成・実施の方針（カリキュラム・ポリシー）」および「入学者受入れの方針（アドミッション・ポリシー）」を一体的に定め、公表します。