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
カリキュラムツリー
図をクリックするとPDFが開きます。
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
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！
データに実体を与えて、新しい「まなび」を生み出す
梅津 信幸 ｜ UMEZU Nobuyuki
センサやIoTからのリアルタイムデータを使って動く新しい「まなび」を作りながら、近年はデータに実体を与える方法（データフィジカリゼーション、データ物理化）に着目しています。見慣れた教科書やスマートフォンから離れ、データに触りながら大きく体を動かして体験的に学ぶ方法として、壁や模型へのプロジェクション、触ってわかるグラフなどを各地の博物館や科学館と協同で開発しています。データにさまざまな新しい意味と形をあたえて実体化したい学生の皆さんをお待ちしています。プログラミングや画像処理、IoT・AIなどの授業でお会いしましょう。
多種多様な課題をデータを用いて解決する
加納 徹 ｜ KANO Toru
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！
「データサイエンスで法則を見つけ、ビジネスに役立つAIを育てよう」
鈴木 智也 ｜ SUZUKI Tomoya
データを集めて平均すると「傾向」が見えてきます。日本人の平均寿命は約85歳。女性に限ると約87歳。この比較から「性別は寿命に影響する」という「法則」が読み取れ、生命保険料の設定に役立ちます。このようにデータにはビジネスに役立つ法則がたくさん隠れており、データサイエンスは法則という「宝」を見つける学問です。見つけた法則をコンピュータに与えれば「賢いAI」を作れます。効率化が望まれるビジネスにおいて、AIを使わない手はありません。学環では、機械学習演習やソリューション・プランニングなどの授業を担当します。現実のデータを使って賢いAIを作り、企業・自治体の課題解決に役立つ演習や提案を行います。ぜひ学環でデータサイエンスを学び、AIを自在に使いこなしましょう。