プログラムの特色
地域創生データサイエンスプログラムは、新しい情報化社会を支えるコンピュータや大規模データの活用法を学び、地域社会の経営課題を分析して解決に導くビジネス実行力を養うプログラムです。
データサイエンスの理解に必要な数学的知識、多様なデータを評価・分析・活用するための知識・能力を体系的に学び、さらには、プログラミングや、IoT、シミュレーションなどのデータサイエンスに関する高度な専門性と応用的な知識・能力を学びます。
卒業後は、データサイエンスや機械学習等による新しいデジタル情報処理技術を積極的に活用し、生産から販売におけるバリューチェーン上の全事業活動を効率化・省人化・高付加価値化することで、地域産業の競争優位性を加速できる人材としての活躍を期待しています。
地域創生データサイエンスプログラムはこんな人におススメ！
- 新しいデジタル情報処理技術に興味がある！
- プログラミングや情報分析能力を身に付けたい！
- 実践的なデータサイエンス能力を身に付けたい！
- スマート農業に興味がある！
- 将来、データサイエンス能力を活かして、製造業や農業の効率化を図りたい！
- データに基づく機械学習・最適化・シミュレーションを学び、ビジネスに役立てたい！
学びの内容
プログラム共通科目においては、データサイエンスの理解に必要な数学的基礎力、多様なデータを活用するために必要なプログラミング基礎力、データから合理的な解決策を導くために必要な分析基礎力に関する知識・技法を体系的に学びます。さらに、これらの学びを地域創生に活用するために必要となるビジネス基礎力として、経営・経済に関する背景知識を体系的に学びます。
プログラムコア科目においては、プログラム共通科目の発展として機械学習やIoTデバイス等の活用により生産性向上及び地域創生に資する実践的能力を養い、データサイエンス全般における高度な専門性を身に付けます。
授業内容
プログラム共通科目
ビジネス関係の主な内容
ミクロ経済 / マクロ経済 / 経済学 /会計学 / 経営学 / マーケティングⅠ / マーケティング・サイエンスⅠ / 経営戦略 / 計量経済
データサイエンス関係の主な内容
線形代数 / 微積分 / 確率・統計 / 多変数の微積分 / データ活用・実践 / プログラミング / 多変量解析
プログラムコア科目
地域創生データサイエンスプログラムの主な内容
複素解析 / 常微分方程式 / ソフトウェア活用 / コンピュータ活用 / IoT活用 / プログラミング応用 / 数理計画とOR / モデル化とシミュレーション / 機械学習 / 地理情報 / 自然言語処理 / 画像処理
卒業後の進路
- 企業
- 製造業、農業、情報サービス業、小売業 など
- ⾃治体
- 情報戦略部門、産業戦略部門、政策企画部門 など
- 団体等
- シンクタンク、研究調査機関 など
- その他
- 起業、コンサルタント、大学院進学 など
担当教員からのメッセージ
データサイエンスをビジネスに活用する専門技術を深く学び、製造業や農業における効率化を促進し、地域創生を推進できる実践的なデータサイエンス技術者を育てます。
鈴木 智也 ｜ Tomoya Suzuki
現代のデジタル情報社会において「データサイエンス」の需要は非常に高く、合理的かつ高効率な社会経済活動に必要な新技術です。本プログラムでは、共通科目で学んだビジネス知識を踏まえつつ、具体的にデータサイエンスをビジネスに活用する専門技術を深く学びます。特に茨城県の強みである製造業や農業における効率化を促進し、地域創生を推進できる実践的なデータサイエンス技術者を育てます。皆さんの活躍を期待しています！
教員紹介
様々な分野の教員が学環の授業科目を担当しますが、その中の一部の教員を紹介します！
データを活用し、新しい形の「まなび」を生み出す
梅津 信幸 ｜ Nobuyuki Umezu
センサやIoTからの各種データに基づく新しい「まなび」を研究中です。教科書やPC、スマートフォンにとらわれない、より大きく体を動かして体験的に学ぶ方法として床や模型へのプロジェクション、情報キオスク、物体を触って学べるタンジブル机などを博物館や科学館と協同で開発しています。学環ではプログラミングや画像処理、IoTなどの授業を担当します。新しい形の「まなび」をともに生み出したい学生をお待ちしています。
多種多様な課題をデータを用いて解決する
加納 徹 ｜ Toru Kano
現在世の中は、医療・健康、金融・経済、文化・観光など、さまざまな種類の膨大なデータで溢れています。私の研究室では、医療・産業分野で用いられるX線CTを対象に、膨大なCT（断面）画像データを分析することで、病変や欠陥等の異常を見つけ出す取り組みに挑戦しています。学環では、データの活用や実践に関する授業を担当します。社会や地域に見られる多種多様な課題の解決に向けて、実践的にデータを収集・分析・活用する方法を、授業と演習を通して身に付けていきましょう！