立正大学
データサイエンス学部

Faculty of DATA SCIENCE

熊谷キャンパス

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NEWS

CONCEPT

キャリアにつながる
データサイエンス

いま多くの企業・組織は、
データ解析の知識に加えて、
大胆な発想力や応用力を持った
人材=データサイエンティスト
を求めています。

立正大学データサイエンス学部は、データサイエンスの様々な分野での実績を持つ教授陣による講義と、実際にデータを用いてビジネス・モデルを展開している企業や組織との連携によるインターンシップやフィールドワークといった実践的な学びによる「文理融合型」のカリキュラムで、データサイエンスを広く実社会に応用し、ビジネスをはじめとした社会のあらゆる現場で新たな価値を生み出す即戦力となるデータサイエンティストを養成します。

また、在学生だけでなく卒業生とのつながりを大切にし、社会人になった後も大学に戻ってデータサイエンスに関する情報交換や最新技術の習得ができるような、開かれた研究・教育体制を構築することを目指しています。

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OUTLINE

学部・学科概要

INTRODUCTION

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。

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CURRICLUM

カリキュラム

学科のカリキュラムの特徴

本学のデータサイエンス学部の特色は、なによりも経済価値の創造を担うデータサイエンティストとしての資質を有する人材、すなわち「データの収集・加工・分析に関する基本的な知識・技能を身につけ、データに基づきビジネスの現場で新たな価値創造の担い手となり得るような人材」を養成します。

データサイエンス基礎 データサイエンスの礎となる、数学、プログラミング、情報科学の基礎について学ぶ。価値創造基礎 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)の基礎について学ぶ。データサイエンス発展 データサイエンス基礎で学んだことを発展させて、高度なデータサイエンスの内容について学ぶ。 データサイエンス実践 2つの専門基礎で学んだことを礎に、データサイエンスの実践的な利活用方法について学ぶ。 卒業研究 卒業論文 所属するゼミナールの教員より直接指導を受けながら、自らが選択したテーマについて個人あるいはグループで研究し、研究の方法論や研究成果のまとめ方、プレゼンテーションの方法などを学ぶ。教養 すべての学びの土台となるような教養(一般教養、外国語、スポーツと保健等)について学ぶ。 ゼミナール 具体的な研究テーマについて、少人数クラスでの研究や発表を通じて専門的な知識や技能を学ぶ。

応用例動画

データサイエンス
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ビジネス
データサイエンス
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社会
データサイエンス
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スポーツ
データサイエンス
×
観光

CAMPUS

キャンパス紹介

武蔵丘陵森林公園の近隣に位置する緑豊かな熊谷キャンパス。
東京ドーム8個分に相当する約35万㎡の広大な敷地は、ツインタワーの学生寮、各種スポーツの専用グラウンドをはじめ、充実した学びの環境が整っています。
品川キャンパス同様、クリーンキャンパス宣言とともに、(財)都市緑化機構(SEGES)より認定を受けたエコキャンパスを推進しています。
また、築40年を経た熊谷キャンパスの再開発(2010年6月竣工)において、株式会社石本建築事務所が設計した人と自然と建築が融合した資産としての風景の実現が高く評価され、熊谷キャンパスは財団法人日本産業デザイン振興会・主催「2011年度グッドデザイン賞」(Gマーク)を受賞しました。

MESSAGE

学部長メッセージ

データサイエンスとは何でしょうか?人間の政治・経済・社会・文化活動の大部分は情報伝達を軸としたネットワーク間で行われています。人間は孤立した存在ではなく、必ず誰かとどこかで繋がっているものです。少し前であれば、人に会うのにわざわざ訪ねて行く必要がありました。手紙を出しても届くまでにはしばらく時間がかかり、返事が来るまでにはさらに時間がかかりました。今はどうでしょうか。スマホやインターネットを通して、遥か遠方の友人とも、すぐ隣にいるかのような会話ができます。

メールやSNSのメッセージはほんの数秒で届きますし、返事もあっという間に返ってきます。過去の名演奏を聴いたり、古典を読んだりすることも、ほとんど時間やコストをかけずにできます。このような活動を裏で支える学問がデータサイエンスです。人間の諸活動を、データを使うことで、便利にサポートし、データを蓄積することで、安全・安心をもたらし、データを解析することで、新たな価値創造に結び付けていくのがデータサイエンスだと言えます。
なぜ立正大学はデータサイエンス学部を創設したのでしょうか? 今の時代、スマホやパソコン無くして、仕事をしたり、研究をしたり、社会生活を営むことは、ほとんどの人にとっては考えられなくなっています。当然ながら、その背後には、膨大なデジタル情報(ソーシャルデータ)を収集、管理、分析する人材が必要です。我が国では、そのソーシャルデータを中心にした、各種のデータを扱える人材、すなわちデータサイエンティストが決定的に不足しています。本学部は、それらの社会的要請に答え、一人でも多くの有為なデータサイエンティストを輩出することを目的に設立されました。
立正大学のデータサイエンス学部はどのような人材育成を目指しているのでしょうか。本学部では、データサイエンスの基礎から応用までを幅広く学べるカリキュラムを提供し、それぞれの分野で幅広い経験と実績を持った教授陣が指導に当たることになっています。また、本学部では、多くの連携企業や組織を通して、インターンシップやフィールドワークの機会を設け、実社会でデータサイエンスがどのように実装されているのかを体験してもらうことも重要だと考えています。これらの経験から、自分の進むべき道を主体的に見つけ出し、データの世紀に多方面で貢献する人材を輩出していきます。

北村行伸

きたむら・ゆきのぶ

慶應義塾大学経済学部卒業。オックスフォード大学大学院修了(D.Phil. in Economics)。オックスフォード大学研究助手、慶應義塾大学大学院客員助教授、一橋大学経済研究所教授・所長等を経て、2020年4月より立正大学経済学部教授。日本銀行金融研究所研究員、財務省財務総合政策研究所特別研究官、東京経済研究センター研究員。

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