亜細亜大学

入試情報

経営学部

データサイエンス学科

2023年4月開設

—データを制する者は、
ビジネスを制す—

データを活かし、
新しい価値を創造できる
人材を育成します。

オンライン学習やゲーム、ネットショッピングにスマート家電、
eスポーツなど、私たちの日常生活には
さまざまなデジタルサービスが溢れています。

こうしたデジタルサービスを商品として社会に送り出すには、
数字やデータを収集して情報化する「分析力」だけではなく、
得られた情報を形にして販売につなげる「ビジネス力」、
そして先を予測してサービスを生み出す「創造力」が不可欠です。

亜細亜大学は、約70年の教育研究実績をもつ経営学部に
データサイエンス学科を配し、経営学の知識と
デジタル技術を兼ね備えたDX人材を育成・輩出します。

こんな方におすすめの学科です

  • 社会をより快適にできるスキルや発想力を身につけたい
  • さまざまな情報から傾向や価値を見出す分析力をつけたい
  • データサイエンティストとして活躍の場を広げたい
  • 多種多様な人たちと一緒に学び交流したい
  • 文系の知識を生かしつつ、将来のために数字に強くなりたい
  • デジタル分野の文化やサービスを開拓したい
  • アプリ開発の仕事に就きたい

そもそも“データサイエンス”って何だろう?

データサイエンス学科への
疑問にお答えします!

データサイエンス学科で描く未来

データサイエンスは既に幅広い分野で私たちの生活の身近な存在です。
実際どのように活用されているのか、未来のイメージとともにご紹介します。

データサイエンス学科を卒業した後のキャリアを考えるヒントにしてみてください。

3つの特色

経営学を基盤とするDX人材を育成
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経営学を基盤とする
DX人材を育成

デジタル技術でビジネスの課題を解決するDX人材には、創出した仕組みを社会に実装するためのコミュニケーションスキルも必要です。経営学部を母体とする強みを活かし、経営や組織の論理を理解したDX人材を育成します。

知識と実践を往来できるカリキュラム
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知識と実践を往来できる
カリキュラム

日々更新されるデータサイエンスやAIの知識を習得しながら、アプリの開発など、知識を形にして社会にリリースする実践力を鍛える学修体制を整備しています。学んだことを自分のモノにし応用する力を身につけます。

世界を舞台に活躍する専門性と英語力を涵養
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世界を舞台に活躍する
専門性と英語力を涵養

データサイエンスの基盤となるプログラミング言語は、世界の共通言語です。ビジネスや世界のトピックスを題材に英語で討論・発表をする演習授業をとおして、グローバルに活躍できる専門性と語学力を身につけます。

亜細亜大学で学ぶメリット

  • エンジニアとしての専門スキルだけではなく、経営マインドを身につけられる
  • 実践力を鍛える学修体制で、実社会で活用できる知識や経験が得られる
  • 充実した語学・グローバル教育のもとで国際感覚を磨き、将来の選択肢が広がる
  • 企業と合同で取り組むプロジェクトに参加して、実績を積むことができる
  • 同じひとつのキャンパスで異なる分野・領域を学ぶ友人と交流できる
  • 成長目覚ましいアジア各国からの留学生と一緒に学べる
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学部長メッセージ

亜細亜大学 経営学部長
鈴木 信幸 教授

高度なデジタル技術との共存共栄を目指す現代社会では、データサイエンス・AI(人工知能)の知識やスキルを修得できるかだけでなく、それらを戦略的かつ創造的に実装したビジネスを効率よく展開できるかにも世界中の衆目が集まります。

例えば、多様なデータの収集と分析から、豊かな暮らしを支える商品の開発・販促・物流といったビジネスの一大事を遅滞なく解決するためには、異なる部署の仲間たち、当社と協力できる他社との有機的な協働と調整が不可欠です。経営学部データサイエンス学科は、双方の能力とマインドを着実に身につけ、さまざまなビジネス成果を効果的に達成できるDX 人材を育成します。

また、現代のデジタル社会で構想される・実現されるビジネスモデルは、多くの側面で発展著しいアジア地域の企業や人々と密接に結びつく常態です。亜細亜大学は、開学当初からアジアやアメリカを広く深く探究していく学びを一貫して整備し、データサイエンス学科では、データ分析やプログラミングといった世界共通のスキルを学修するほか一定の科目を介して、英語で読む・書く・聞く・話すグローバルな社会人教養の修得も目指します。

多くの留学生と集い学べる亜細亜大学のキャンパスで、国内や海外で活躍するための自分磨きに前進してみましょう。


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学びのフロー

あなたの数学 どちらのタイプ?

A
B

※初年次に所属するゼミナール

1・2 年次

「データサイエンス×経営学」という学びを体系的に理解する
必修科目
  • 人工知能概論Ⅰ
  • 情報と社会Ⅰ
  • データサイエンス入門
  • ビジネス入門
  • 経営学
  • データサイエンス・ トップマネジメント講義

3つの科目群で専門の学びを深める

データサイエンス・AI の核となる知識とスキルを積み上げ、実際の課題のデータ収集・分析から解決までのプロセスを学びます。

  • 人工知能概論Ⅰ
  • データ数理Ⅰ・Ⅱ
  • データ分析Ⅰ・Ⅱ
  • 自然言語処理
  • アルゴリズム入門
  • IoT入門
  • 機械学習とディープラーニング

データサイエンス・AIの普及や実装のため、ユーザインターフェースに配慮したプログラミングなどで実践的な創造力を身につけます。

  • メディアプログラミングⅠ・Ⅱ
  • 音楽情報処理
  • ウェブアプリケーション
  • モバイルアプリケーション
  • バーチャルリアリティ

経営学の基礎から応用まで幅広く学修し、実際の企業の考え方や動き方を総合的にマネジメントできるビジネス力を修得します。

  • 経営財務論
  • 経営戦略論
  • ベンチャービジネス論
  • ビジネスモデル論
  • デジタルマーケティング論
自分の将来を描いて
卒業研究のテーマを決める

3 年次

必修科目 卒業研究Ⅰ

4 年次

必修科目 卒業研究Ⅱ
さらに詳しく

金融、サービス、小売、運輸、製造 etc……活躍の場は無限大!

データサイエンティストを
目指す

データ分析や統計学の専門知識を駆使して、ビジネスにおける意思決定を支援する

クリエイターを
目指す

データ分析で明らかになった社会の課題を解決するアプリやソフトウェアを開発する

デジタルコーディネーターを
目指す

ビジネスの現場で、データサイエンス・AIの専門家と交渉しながら業務をマネジメントする

Q&A

データサイエンスって何ですか?

私たちが生活を営む社会には無数の情報やデータがあります。
データサイエンスは、これらの情報やデータから「価値」を引き出し、活用方法を探究する学問です。AIやプログラミング、統計学、データ分析などが融合した新しい科学の領域です。

DX人材って何ですか?

DX(Digital Transformation)とは経済産業省の定義によると「企業がビジネス環境の激しい変化に対応し、データとデジタル技術を活用して、顧客や社会のニーズを基に、製品やサービス、ビジネスモデルを変革するとともに、業務そのものや、組織、プロセス、企業文化・風土を変革し、競争上の優位性を確立すること」とされています。また、DX人材については「各事業部門において、業務内容に精通しつつ、デジタルで何ができるかを理解し、DXの取り組みをリードする人材」とされています。亜細亜大学経営学部データサイエンス学科では、経営学の知識とデジタル技術を兼ね備え、ビジネスの現場でリーダーシップを発揮できる人材を育成します。

数学が得意な方ではなく、授業についていけるか不安です。
サポート体制はありますか?

あります。数学Ⅰ・Aで受験された方、推薦試験や英語と国語科目で受験された方を対象に、まずは数学の基礎力を身につけられるオリエンテーションゼミナール(初年次ゼミナール)を用意しています。数字に慣れ親みながら専門科目を学び、数的思考力と数的論理力を養います。

数学が得意科目です。
入学後はすぐに専門的な学習ができるのでしょうか?

できます。数Ⅱ・Bで受験して入学した方を対象に、アルゴリズムやプログラミング言語の学習に取り組むオリエンテーションゼミナール(初年次ゼミナール)を用意しています。

経営学部ということですが、
専門的な教育を受けることができますか?

本学ではすでにデータサイエンス副専攻制度を導入しており、ここでは文部科学省からMDASHの認定を受けた授業※を行っています。データサイエンス学科でも同レベルの授業を実施するほか、ディープラーニングG検定などの資格取得を目指せる科目や少人数型のプロジェクト演習を設け、質の高い教育プログラムを行います。
※数理・データサイエンス・AIに関する知識及び技術について体系的な教育を行うものを文部科学大臣が認定する

文系の4年制大学でデータサイエンスといった
理工学分野を学ぶメリットは何ですか?

そもそもデータサイエンスは、文系・理系の垣根を超えた学問分野です。たとえば、プログラミングスキルだけを習得しても、それを商品化するまでの市場調査やビジネス交渉を経なければ形にすることはできません。文系、特に経営学の知識やスキル、思考力を兼ね備えたデータサイエンティストの活躍の場は広大です。

将来に役立つ資格を取得することはできますか?

次の資格、検定に挑戦することができるレベルの学修を行います。
●ディープラーニングG検定
●Python3エンジニア認定基礎試験
●統計検定2,3級
※修了要件ではありません

どのような職業を目指せますか?

現代、そしてこれからの世界において、デジタル技術を活用しない仕事はほとんどありません。そのためDX人材を必要とする企業や職種は限られたものではなく、情報通信業はもちろんのこと、サービス業や金融業、卸・小売業、製造業など様々な業種で必要とされています。

概 要

名  称
亜細亜大学経営学部データサイエンス学科
入学定員
80名(収容定員:320名)
入学金・学費
初年度学校納付金 1,281,000円(入学金:230,000円を含む)
※2023年4月に開設する経営学部データサイエンス学科の初年度学校納入金は経営学部に準じます。
教育上の目的
経営学とデータサイエンス・AIの知識とスキルを身につけ、社会課題の発見・解決に貢献できる人材を育成する。

3つのポリシー

  • ■ 卒業認定・学位授与の方針
    (ディプロマ・ポリシー)
    • 経営学部データサイエンス学科(以下「本学科」という。)の教育課程において所定の単位を修得し、本学のディプロマ・ポリシーに加えてさらに次のような能力を修得した学生に学位を授与する。
    • 1. 情報技術と社会の関わりや古典的自然科学の基本的理解と、数理・データサイエンス・AIを原理から理解できる数学・統計学の基礎力をもち、社会課題の解決に活用できる者
    • 2. AI・機械学習に関して、データ収集と実装と可視化等を実行できるプログラミングの基礎的力量、ディープラーニングの事業活用を提案できる基礎知識、将来的にこれらの業務を英語で行える英語の基礎力をもち、社会の課題解決に活用できる者
    • 3. 未知のデータから新たな知見を引き出し実社会の問題解決に結びつけるマインドをもち、社会の課題解決に活用できる者
    • 4. 企業経営やビジネスに関する基礎的な知識を有し、社会課題の背景の理解並びに研究成果の現場への実装あるいは実践に関して洞察できる者
  • ■ 教育課程編成・実施の方針
    (カリキュラム・ポリシー)
    • 本学科は、ディプロマ・ポリシーで挙げた知識・技能・態度を修得するために次のような方針に基づき教育課程を体系的に編成・実施する。
    • 1. 主体的な学びを促進するとともに、他者との協力やコミュニケーションを体験するためにプレゼンテーションやグループワーク等の教育方法を工夫する。
    • 2. 大学での学びに必要なスキルを身につけ、企業や社会、仕事等への関心を高めるために初年次教育を行う。
    • 3. データサイエンス・AIの専門領域で英語に慣れるために、CLIL(内容言語統合型学習)科目を設け、英語を取入れた授業を行う。
    • 4. 企業の最先端や現場を知るために第一線で活躍している担当者を外部講師として招聘する。
    • 5. 実験、実習、演習、討論を伴う科目や卒業研究科目は、少人数教育により行う。
    • 6. 数学が苦手な学生を対象に初年次に高等学校の数学から理解できるよう授業を行う。
    • 7. 数理・データサイエンス・AI分野の資格試験に対応した授業を行う。
  • ■ 入学者受入れの方針
    (アドミッション・ポリシー)
    • 本学科は、ディプロマ・ポリシーで述べたような知識・技能・態度を持つ人材を育成するために、次のような人を求めます。そのために、多様な選抜方法を実施し、多面的・総合的な評価を行う。
    • 1. データサイエンスの学修に不可欠な基礎的な数学力と論理的な思考力を有する。
    • 2. 企業や社会での課題発見と課題解決に意欲的に取り組める。
    • 3. 多様な人々とのコミュニケーションや協働を積極的に進められる。
    • 4. 高度情報技術社会の進展に関して、高い倫理と強い興味を有して挑戦できる。