データサイエンス基盤コース
ビッグデータ解析による新たな価値創出
データから新たな価値を創造するデータサイエンスを基礎から学び、統計学やAI・機械学習、データベースなどの多様な分析手法、ツールやプログラミングを通じて、幅広い分野での実践的な応用に挑戦します。データサイエンスは学際的な分野であり、社会においてもデータを使わない会社や組織はありません。本コースで学ぶ知識と技術は、将来どのような道に進んでも必ず力になります。
データから新たな価値を創造するデータサイエンスを基礎から学び、統計学やAI・機械学習、データベースなどの多様な分析手法、ツールやプログラミングを通じて、幅広い分野での実践的な応用に挑戦します。データサイエンスは学際的な分野であり、社会においてもデータを使わない会社や組織はありません。本コースで学ぶ知識と技術は、将来どのような道に進んでも必ず力になります。
学びのキーワード
統計学／ビッグデータ／数理モデル／データベース／データ可視化／AI ／機械学習／ディープラーニング／データマイニング／テキストマイニング／マーケティング／品質管理／最適化／ラーニングアナリティクス／フィンテック／プログラミング／ターゲティング広告／スマートシティ
［例］商品開発で活用されるビッグデータ・AI
学びのポイント
ビッグデータから
宝を発掘
SNSでのやり取り、コンビニでの買い物など、多様で大量のデータが蓄積されています。この宝の山から有益な情報を引き出し活用できる人材を育成します。
データベースで
大量の情報を管理
データサイエンスに必須の、多様で大量のデータを効率的に管理するためのデータベースについて学びます。データサイエンス以外でのデータベース活用法も習得します。
AIや統計学で
データを分析
統計学によるデータ分析だけでなく、インターネット上に蓄積された大量のデータからパターンを学習し分析させるなど、AI・機械学習による分析も活用します。
データの特徴を
わかりやすく可視化
複雑なデータの特徴をつかんだり、分かりやすく分析結果を伝えるためにはデータを視覚的に表すのが効果的です。そのための適切な表現手法を学びます。
担当教員 研究テーマ
| 佐藤 啓之 教授 | 数学教育、ICTを活用した教材開発 |
| 釣井 達也 准教授 | ハイパー群、量子ウォークに潜む群構造 |
| 藤原 丈史 准教授 | データ可視化、計量政治分析、データベース |
| 塩崎 公大 助教 | XAIを用いた長期気象予測モデルの開発、異常気象、地球温暖化、エルニーニョ現象 |
| 堀田 淳之介 助教 | 力学系モデリングやシミュレーションを用いた生命行動原理の解明、進化ダイナミクス、生理動態モデル |
PickUP研究
情報の海から有益なデータを抽出し、可視化する方法とは？
藤原 丈史 准教授
藤原 丈史 准教授
「百聞は一見にしかず」というように「見る」ことは何かを理解するうえでとても役に立ちます。誰もが膨大な情報を手に入れられるようになった現在、その中から有益な情報を取捨選択することは容易ではありません。そこで役立つのが膨大なデータの特徴を可視化する技術です。コンピュータ技術の発達により情報をさまざまな側面から可視化できるようになり、これがビッグデータやデータサイエンスの分野に応用されています。私の研究室では、これからの時代に求められるデータ可視化の方法について、深く掘り下げています。
目指す資格・進路
資格
- データサイエンティスト検定
- 統計検定
- ITパスポート試験
- 基本情報技術者試験
- 数学検定
- AI検定
進路
- データサイエンティスト
- システムエンジニア
- コンサルタント
- リサーチャー
- マーケター
- 公務員
- 高等学校教諭（数学・情報）※
- 中学校教諭（数学・技術）※
- 小学校教諭
※文部科学省における審査の結果、予定している教職課程の開設時期などが変更となる可能性があります。