データサイエンス学部

情報が溢れ返る現代社会 人はデータを味方にできるのか。
 ICT(情報通信技術)の進化した現代社会において日々集積されているデータから価値を引き出す学問・データサイエンス。データサイエンティストにはデータサイエンスの専門知識やスキルといった理系的基礎の上に、データ利活用の現場で仲間とコミュニケーションを図る文系的能力も欠かせません。意思決定に活かす能力を鍛える文理融合型の学びで、現代社会の課題解決に貢献できる人材を養成します。

学部の特徴
国内初、データサイエンティストの養成に特化した学部
 情報学・統計学を中心としつつ、教養科目や様々な領域の専門家との交流、データ分析を通じて「文理融合」型のカリキュラムを提供しています。特にプロジェクト型の科目が多く導入されており、少人数教育によるきめ細やかな指導が可能となっています。

興味に応じて選べる文理融合型のカリキュラム
 本学部で実施されるカリキュラムは、データサイエンス科目と価値創造科目の2つに大きく分けられています。情報、統計、経済、経営など文理融合型の幅広い授業から自分の興味に応じたものを受講することで、データサイエンティストに必要な知識や経験値を獲得できます。


CLOSE UP SEMINAR

[研究テーマ]
〇 Twitterのテキスト分析で景況や企業の業績を予測する
〇 農産物の画像分析による農作業の効率化の試み
〇 Signate、Kaggleコンペへの参加

実践的なデータサイエンティストを目指して。
 AI、データサイエンスといった最先端の技術に基づいた新ビジネス、新サービスの可能性を探ります。企業との共同研究やコンペティション、データサイエンス系学会の研究会などへの参加を通じて、大学で学んだ知識や身につけた知見を実社会の課題解決に活用するための実践力を会得。また機械学習、深層学習、画像処理、簡単なIoTなどの技術も学べます。
[研究テーマ]
〇 東アジアと東南アジアにおける家族構造の差異と共通性
〇 地方都市(滋賀県)への移住メカニズム
〇 Well-beingの規定要因についての日米比較

「日常」を疑う。それが社会調査の始まりです。
 キーワードは「社会調査」・・・といっても方法論は、質問紙を用いた量的調査から、インタビューやフィールドワークといった質的調査まで多様です。テーマは自由。みなさんが突き詰めたいことをじっくり調査してください。お互いの「日常」の中に隠されている不思議を解明していきましょう。
[研究テーマ]
〇 ファイナンスデータの分析
〇 ドルコスト平均法などの投資法の検証
〇 金融理論の実データによる確認

理論と現実とのギャップに価値を見つける。
 教科書で何かを勉強すると、そのことについて実験したり調査して確かめてみたくなります。教科書通りの結果が得られると安心ですし、大きく違う結果だと教科書の理解の仕方か、実験・調査のどちらかが間違っていることになります。教科書と少しだけ違うとき、そこには何か有益な情報が含まれているかも知れません。