立正大学データサイエンス学部

Faculty of DATA SCIENCE

CURRICLUM

カリキュラム

学部のカリキュラムの特徴:
概要

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。

学部のカリキュラムの特徴:
各年次

1年次

データサイエンティストの基礎知識を修得

教養的科目では幅広く深い教養及び総合的な判断力を培い、豊かな人間性を涵養することを考慮し、多岐にわたる分野の科目を配置し応用分野への足掛かりとしています。専門科目の専門基礎科目群ではデータサイエンスの基礎となる数学、統計学、情報科学、情報倫理、プログラミング、AI、マクロ経済学、ミクロ経済学、経営学などを専門基礎科目群の必修科目として配置し、2年次以降の学びに必要となる基礎知識を修得します。

2年次

高い専門性と社会の価値創造に貢献する人材に必要な知識・技能を修得

専門科目ではデータサイエンス基礎の数学、統計学、データ分析、データベース、プログラミングなどに関連する必修科目などを中心に学びます。価値創造基礎ではデータサイエンスの応用分野を意識し、ビジネス、金融、観光、地理情報システム、環境、気象、スポーツなどの分野から履修する科目を選択します。専門科目で得られた知識・技能が有機的に結びつくことによって、データサイエンスの高い専門性と社会の価値創造に貢献する人材に必要な知識・技能を修得します。

3年次

データサイエンティストに必要な専門的知識・技能を修得

2年次までに修得した専門知識をもとに演習科目の「ゼミナールI・II」を履修し、データサイエンスや応用分野のより深い学びへと発展させます。各科目群では、データサイエンス基礎での学びをデータサイエンス発展へとつなげ、データ解析、機械学習などデータサイエンティストに必要な専門的知識・技能を修得します。さらに、価値創造基礎での学びを価値創造発展へとつなげ、データサイエンスの応用分野へと活用します。これによって、データサイエンスが社会で果たす役割を理解します。

4年次

データサイエンティストとしてデータサイエンスの成果を社会に還元できる力を獲得

3年次までに修得したデータサイエンスの基礎的・発展的な科目やデータサイエンスを活用した価値創造の知識を利活用し、データサイエンティストとしてデータサイエンスの成果を社会に還元できる力を獲得するために「卒業研究・卒業論文」に取り組みます。「ゼミナールIII・IV」では演習形式の授業で議論を深めます。この研究成果によって、深い教養とデータサイエンスに関係する専門的知識や技能が修得できているか、それらを現代社会・経済に貢献していこうとする思考・判断・意欲・態度・表現・知識・技能が身についているかを評価します。

学部の学びの特長・特色

データサイエンス学部では、データサイエンスを学ぶ上で必要となる知識や技術について基礎から応用までしっかり学ぶことができる講義や実習(データサイエンス基礎・発展科目群)だけではなく、「ビジネス」「社会」「観光」「スポーツ」といった幅広い分野において、データサイエンスを用いた新たな価値を創造するための力を養う講義や実習(価値創造基礎・発展科目群)も準備しています。「知識・技術」と「価値創造」の両輪にて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、本学部ではデータサイエンスの学びを加速するための様々な設備を整えています。代表的な設備として、データサイエンスを学ぶ上で重要となってくる様々なソフトウェアがインストールされているコンピュータ教室(アカデミックキューブ5階、2部屋(計100台))、そして多種多様なデータが蓄積されたファイルサーバが挙げられます。最先端の設備やデータを活用することで、データサイエンスの基礎から応用までを効率よく学ぶことができ、実務(将来)へと繋げていくことが出来ます。なお、授業時間外かつ本学部の学生であれば、コンピュータ教室は自習や研究活動で自由に使うことができます。

具体的取り組み

ルーム制度によるきめ細やかな指導

データサイエンス学部では、学生が大学生活を有意義に過ごすことができるよう修学面や生活面などのフォローを行うための教員による少人数のルーム制度(1・2年)を設けています。この制度を敷くことにより、研究室に配属(ゼミナール)する前の学生にもきめ細やかな指導を行うことができます。

学生全員へのノートパソコン貸与

入学時に学生全員にノートパソコンを貸与します。ノートパソコンを活用することで、時間や場所を限定しない学習を行うことが可能になります。また、通常教室においても双方向授業(学生による様々な発言を採り入れながら進行する授業)が可能となり、これにより授業内容の理解度向上を促します。

文系・理系にかかわらずデータサイエンスの力をしっかりと身につけられるカリキュラム

「専門基礎科目群」でデータサイエンスの学びの土台をつくり、「データサイエンス基礎科目・発展科目群」にてデータサイエンティストとしての能力を身につけます。そのうえで、ビジネス、社会、観光、スポーツ分野などに応用する力を「価値創造基礎・発展科目群」で培い、さらに実践的なインターンシップやフィールドワークなどを通じて「データサイエンス×価値創造」を実践していく力を養います。

世界で活躍しているデータサイエンティストの招聘

専門基礎科目群の授業「データサイエンティストの世界」では、データアナリストや金融アナリスト、AI研究者、深層学習研究者、スポーツアナリスト、観光アナリスト、サービスアナリストなど、各界で活躍しているデータサイエンティストに授業を行なってもらいます。業界の実際や魅力について知ることができ、自身のキャリアビジョンについて考えるきっかけを作ることができます。

応用例動画

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