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経営学部

BSc in Management

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データサイエンス専攻(経営情報学科)

経営情報学科では、IT業界への就職やシステムエンジニアなどを目指す学生、データサイエンスを活用した企業の課題解決スキルを身につけるため、文理融合型のデータサイエンス専攻を新たな教育プログラムとして提供します。充実したIT環境と実務家教員による指導によってIT分野の専門スキルと経営学を並行して学び、ビジネスの意思決定の局面において、データに基づき合理的な判断を行えるデータサイエンティストを育成します。

データサイエンスとは


データサイエンス学び

データサイエンスとは、多くの学問領域において科学的手法、プロセス、アルゴリズム、システムを使い、様々なデータから知見や洞察を引き出そうとする研究分野です。企業経営におけるデータサイエンスは、企業が持つ消費者データなどの大量のデータをシステムで分析して価値を算出することを目指します。インターネットが普及し世の中の様々な情報がデータ化されたことにより、今や多くの企業がデータサイエンスの重要性に気づき、活用し始めています。データサイエンスの構成要素としては以下の3つがあります。


  1. 分析的考察

    分析的考察は、消費者の行動データを利用した実験を通じてパターンや法則などを検出することになります。極論を言うと、集計・グラフ化といったデータの可視化を行うことが重要です。

  2. 価値創造

    分析だけでは単なる自己満足にすぎません。そこから課題解決の仮説を立て、如何に価値を創造できるかが最も重要です。ビジネスを理解し、可視化したデータを基に収益を高める方策を検討する能力を高めます。

  3. エンジニアリング

    データ分析は手間暇かかるので、その部分を半自動化させようと試みるのがエンジニアリング。AIやデータサイエンスに必要なプログラムは多数提供されており、その活用方法を修得します。



コースの特色

Feature

データから新たな価値を創造できる文理融合型の人材を育成

企業経営やビジネスに関する知識の修得だけでなく、企業が持つ多様なデータを可視化し、課題解決スキルを身につけた人材を育成する専攻課程です。経営学、統計学、データ分析、AIなどの科目をMBA流のケースメソッドで体系的に学び、現実のビジネスに応用する力を養います。


授業、セミナー、資格対策で基礎から学ぶ


韓教授の授業風景

データサイエンス専攻には、基礎数学、統計学、経営科学、プログラミング、AI関連科目に関する授業を体系的に履修できる環境が整っています。学生は授業の中で、基礎的なITの知識や企業経営の仕組みについて学ぶと共に、システムを経営に活用する能力を養っていきます。また、2年次からは専門知識を持つ教員のセミナーに所属して、データサイエンスについてより高度な知識を修得するとともに、資格対策講座をを活用し、ITパスポート試験、情報処理技術者能力認定試験、G検定などの資格取得を目指します。

セミナー紹介

韓尚憲教授のセミナーには主に経営学部経営情報学科の学生が所属し、データサイエンスの分野において重要となるオペレーションズシステムの手法やプログラミングなどを学びます。2年次ではITパスポートの資格勉強をはじめ、希望者を募りグループでコンピュータ言語の勉強をしています。韓教授のセミナーに所属する学生は、セミナーで学んだ知識を活かし、今までに「プログラミングを用いた意思決定支援ツール開発」や「個人情報を含むネットセキュリティ問題に対する対策」というような研究テーマで卒業論文を執筆しています。

授業科目

  • ITサービスマネジメント
  • クラウドコンピューティング
  • ITビジネスイノベーション
  • システム設計論
  • 経営情報システム
  • 戦略的IT活用
  • テクノロジーマネジメント
  • プログラミング言語
  • アルゴリズムとデータ構造入門
  • AIのためのプログラミング
  • データプレゼンテーション
  • プログラミング入門
  • データ分析
  • コンピュータプレゼンテーション

目標とする資格

  • ITパスポート試験/情報処理推進機構(IPA)
  • 日商プログラミング検定/STANDARDレベル(Python)/日商
  • 情報処理技術者能力認定試験/情報処理推進機構(IPA)
  • データベーススペシャリスト試験/情報処理推進機構(IPA)
  • 統計検定/統計質保証推進協会
  • G検定・E資格/日本ディープラーニング協会(JDLA)

卒業後の進路

  • SE(システムエンジニア)
  • 営業職:顧客管理の効率化、人員の最適な配置
  • 広告業界:レコメンデーション、CRT/CVR最適化
  • マーケティング:広告予算の最適化、効率的なデータ収集と分析
  • 人事職:合理的な採用プロセス、従業員の転職予測
  • 金融業界:
  • 融資の自動化、決済ソリューション
  • 物流業界:最適な配達ルート、倉庫管理の効率化
  • コンサルティング業界
  • 大学院進学

お知らせ

NEWS


データサイエンス教育プログラム リテラシーレベル
データサイエンス教育プログラム 応用基礎レベル