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立正大学 「データサイエンス学科」詳細
データサイエンス学部 データサイエンス学科
データサイエンス学科の学び
データを実務に応⽤できる⼈材、新しい価値を創造する⼈材を⽬指す
「データサイエンス」は、様々なデータを収集し、分析したうえで導き出されたものを新しいアイデアとして社会の広範に役立てていく学問です。
データサイエンス学部では、問題をデータから発⾒する“⽂系的な発想”とデータを⽤いて解決していく“理系的な視点”のどちらも⼤切です。
データサイエンスの様々な分野での実績を持つ教授陣による講義と、実際にデータを⽤いてビジネスを展開する企業や組織との連携によるインターンシップやフィールドワークといった実践的な学びによる「⽂理融合型」のカリキュラムを展開しています。
１年次には、必修科⽬を通じてデータサイエンティストに求められる幅広い知識・技術の基礎を固め、2 年次以降は、⾃⾝の興味・関⼼に合わせてデータサイエンスの応⽤分野（ビジネス、社会、観光、スポーツ）や、より⾼度な統計、機械学習やプログラミングなどに関する科⽬を選択して学んでいきます。
さらに、データを⽤いたビジネスモデルを展開している企業などと連携したインターンシップなどの体験型の授業も準備しています。このような学びを通じて、データサイエンスを駆使して価値創造を⾏うための⼒を養います。
イチ押し！
注目のカリキュラム
幅広い分野でデータサイエンスを活用する方法を学ぶ
社会の広範で「データサイエンス」を活用するため、幅広い分野の講義を受講することができます。
◆観光学
本講義ではデータサイエンスと観光学を組み合わせ、価値を創造するために必要な知識を修得します。観光学は、人類学、地理学や歴史学だけでなく、社会学、経済学や経営学にも及ぶ広範囲な学問体系を有します。本講義では多くの事象が関連する観光について学ぶための視点と基礎知識を理解することをめざします。具体的には文化、経営や地域再生の3つの視点から、各分野の特徴を理解し、観光学におけるさまざまな分野の関係性や基本的知識を習得します。
◆アスリートのためのデータサイエンス
野球の打率や防御率、サッカーのシュート率等、従来からスポーツの現場ではチームや選手の戦績評価にスコアやスタッツとよばれる統計データ指標がひろく活用されてきました。近年では選手に装着するGPSやセンサーなどウェアラブルデバイス、競技会場での高性能カメラなどのIOT技術の発達で、選手やボールのトラッキングデータなどこれまで以上に大規模かつ複雑なデータが収集され、戦略評価やリアルタイムな戦術判断へと活用されています。本講義では、スポーツの様々な領域でアスリートがデータを読み解く上で必要となるデータサイエンスの基礎知識を学びます。
◆計量犯罪学
本講義では、犯罪・非行の予防や犯罪者・非行少年の立ち直り支援を目的とする学際的な学問分野としての犯罪学について学びます。法に基づく処罰があるのに、人はなぜ犯罪や非行を行
うのかに関しては、古来さまざまな議論や研究が行われてきました。これらを概観したうえで、犯罪・非行とは雑多な行為の総称であるとの観点から犯罪学の諸理論を整理し、類型に応じた対策の必要性と、研究と実践とを架橋する取り組みの重要性について学びます。
卒業後の進路
■想定される活躍先
一般企業の営業や広報、国家公務員・地方公務員、観光産業、統計調査専門職、気象予報士、社会インフラ、スポーツアナリスト、スポーツビジネス分野の運営・企画・広報など、社会の広範にわたる活躍が期待されます。 ※第一期生は2025年3月輩出
学費
2024年度
-
入学金
1,587,000円
-
学費について
※上記の学費は、初年度納入金合計です。
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