履修モデル

INDEX
 
データサイエンス学科では、授業科目をビジネス指向、サイエンティスト指向、クリエイター指向の3つの方向性に対応させて履修モデルを提示しています。1年次に必修科目を履修することで経営学とデータサイエンスの基本的知識を身に着け、2年次から専門性の高い事柄を学べるようになっています。

履修の流れ

ビジネス指向モデル


1
年次
ビジネスにつながるデータサイエンスの入門的知識を学ぶ

  • IoT入門
  • 流通・マーケティング
  • ビジネス・シミュレーションⅠ・Ⅱ
  • データサイエンス・コロキウムⅠ・Ⅱ など
2
年次
ビジネスの専門的事柄とデータサイエンスの基本的スキルを修得する

  • データ分析Ⅰ・Ⅱ
  • マネジリアル・マーケティング論
  • ITとビジネス
  • 経営戦略論
  • 会社法
  • 経営組織論入門 など

3-4
年次
ビジネスに関わるデータサイエンスの専門知識を幅広く修得する

  • DX論
  • バーチャルリアリティ
  • ITセキュリティ
  • ベンチャービジネス論
  • マーケティング・コミュニケーション論
  • ビジネスモデル分析
  • デジタル・マーケティング論
  • 卒業研究Ⅰ・Ⅱ など

サイエンティスト指向モデル


1
年次
データサイエンスの基礎知識を学ぶ

  • IoT入門
  • 人工知能概論Ⅱ
  • ビジネス・シミュレーションⅠ・Ⅱ
  • データサイエンス・コロキウムⅠ・Ⅱ     
  • データ解析入門 など

2
年次
データサイエンスの専門知識とスキルを幅広く修得する

  • 自然言語処理
  • 音楽情報処理
  • データ数理Ⅰ・Ⅱ
  • データ分析Ⅰ・Ⅱ
  • アルゴリズム入門
  • データサイエンス・コロキウムⅢ・Ⅳ
  • 社会調査法 など

3-4
年次
データサイエンスのより高度な専門知識を修得する

  • 機械学習とディープラーニング
  • DX論
  • バーチャルリアリティ
  • ITセキュリティ
  • マーケティング・リサーチ
  • 産業と技術
  • ビジネスモデル分析
  • 技術マネジメント論
  • 卒業研究Ⅰ・Ⅱ など

クリエイター指向モデル

1
年次
ビジネスにつながるデータサイエンスの入門的知識とスキルを学ぶ
  • メディアプログラミングⅠ・Ⅱ
  • 人工知能概論Ⅱ
  • ビジネス・シミュレーションⅠ・Ⅱ
  • データサイエンス・コロキウムⅠ・Ⅱ など
2
年次
ビジネスとデータサイエンスに関する専門知識を修得する
  • 自然言語処理
  • 音楽情報処理
  • データ分析Ⅰ・Ⅱ
  • アルゴリズム入門
  • データサイエンス・コロキウムⅢ・Ⅳ
  • ビジネス・コミュニケーションⅠ・Ⅱ
  • ITとビジネス など
3-4
年次
データサイエンスのビジネスへの活用を幅広く学ぶ
  • ウェブアプリケーション
  • モバイルアプリケーション
  • DX論
  • バーチャルリアリティ
  • ITセキュリティ
  • マーケティング・リサーチ
  • 産業と技術
  • 技術マネジメント論
  • 卒業研究Ⅰ・Ⅱ など
〈2024年9月5日更新〉
Department of Data Science
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