データサイエンスコース

データサイエンスに強みを持つ即戦力ビジネス人材を育成（商学部）

    1?2年次にソフトウェア（ICT）、データ分析、ビジネス理論などデータサイエンスの基礎を身につけ、3年次以降は有名先端企業からの連携教員によるプロジェクト型学習(PBL）で実践的に学びます。

    コース紹介

    データサイエンス教育研究所?教授
    土屋　健［教員の略歴］ （9分58秒）

    カリキュラム紹介

    ①IT分野 データサイエンス教育研究所?教授
    土屋　健［教員の略歴］ （4分07秒）
    ②ビジネス分野 データサイエンス教育研究所?教授
    山口 智弘［教員の略歴］（3分55秒）
    ③データ分析分野 データサイエンス教育研究所?教授
    竹田　恒［教員の略歴］ （5分45秒）

    体験授業

    カリキュラム例

    春学期 秋学期
    1年次 情報学基礎
    基礎数学
    デジタルビジネスとアカウンティング
    GTI英語科目
    学部科目    		 プログラミング
    確率?統計
    ミクロ?マクロ経済学
    GTI英語科目
    学部科目
    2年次 ビッグデータマネジメント
    ファイナンス概論
    ビジネス?アナリティクス
    学部科目    		 データサイエンスプログラミング
    ファイナンス?アナリティクス
    機械学習
    学部科目
    3年次 ファイナンス?アナリティクス実践（FAP）Ⅰ
    マーケティング?アナリティクス実践（MAP）Ⅰ
    Rプログラミング
    ウェブマイニング
    アドバンスト?ファイナンス     		FAPプロジェクトⅠ
    MAPプロジェクトⅠ
    サプライチェーン?アナリティクス実践（SAP）Ⅰ
    起業?社会インフラ?アナリティクス実践（SAP）Ⅰ
    4年次 ファイナンス?アナリティクス実践（FAP）Ⅱ
    マーケティング?アナリティクス実践（MAP）Ⅱ
    SAPプロジェクトⅠ
    ESAPプロジェクトⅠ    		 FAPプロジェクトⅡ
    MAPプロジェクトⅡ

    ※上記科目は参考例であり、変更する場合があります

    GTIによるレベル別少人数授業

    1、2年次では、新皇冠体育組織GTI（Global Teaching Institute）によるアメリカ語学教育の手法を取り入れた対話型授業を実施します。レベル別少人数授業なので、教員はクラス全員の英語力を十分に把握し、学生一人ひとりへのきめ細かな指導を行います。学生は積極的な参加や発言が求められ、英語で自分の考えを発表したりディスカッションしたり、実践的なコミュニケーション力が身につきます。

E-Track生とともにデータサイエンスを学ぶこともできます

3年次以降はTOEIC?700点以上を前提に、IoT、AIなどの最先端デジタルテクノロジーやデジタルマーケティング、実践的なイノベーション事例について、100を超える国（地域）からの留学生とともに、英語でデータサイエンスを学ぶこともできます。実際に履修する科目はE-Trackのデジタルビジネス＆イノベーション（DBI）設置科目になります。

入試