統合領域/データサイエンスプログラム
プログラム概要
現代社会は、情報通信技術の普及により、個人のさまざまな履歴、社会学、経済学などの人文学、社会科学的なデータ、ネットワーク情報などの大量かつ多様なデータを対象として動いています。数学、統計学、物理学、情報科学を基礎として、データを数学、統計学的に扱い、さまざまな視点から議論ができることを目標とします。
授業ピックアップ
データサイエンス入門
リベラルアーツ学群の特色を活かし、幅広い分野でのデータサイエンスの適用を学ぶ入り口として、本科目では、データの存在する環境や問題領域（ドメイン）ごとの特性を理解し、分析手法を実行する基盤、分析手法の概要，適用のための評価方法などを学びます。
数理統計Ⅰ
データ分析に伴って発展してきた線形モデルを用いた様々な回帰分析や確率モデルについて、データからモデルを得る方法に加え、モデルの尤もらしさに基づく洗練方法や評価指標について、その内容を講義と演習を交えて学びます。
その他の授業・科目
数理統計学I，数理統計学II，数理統計学演習，確率・統計I，確率・統計II，コンピュータとデータ解析，応用統計学，統計学特論，機械学習，意思決定の科学 など
先輩たちの学び方
心理学×データサイエンス
文系発想で挑む、新しいデータサイエンス
片岡 愛莉
高校で科学部に所属しExcelを使っていたので元々データ分析に興味がありました。私は文系で紙上の計算は苦手です。しかし表計算ソフトは関数などを理解し応用して膨大なデータから様々な知見を得られると気付き、データ分析を極めたいと思いました。将来はデータサイエンティストになりたいです。理数系の人に敵わなくても彼らが苦手な分野を私の様な文系の人が補えると思います。データサイエンスは「サイエンス」とある通り理数系科目も履修する必要があります。文系の生徒には難しい教科もあります。ですが先生方が工夫した資料で分かりやすい授業をしてくれるのでとても安心です。
進路・資格・実績