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経営学部

BSc in Management

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データサイエンス教育課程

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のコースとして、文理融合型のデータサイエンスコースを再編して新たなプログラムとして誕生します。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コースです。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

データサイエンスコースには、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ており、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年生では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

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