数据科学学院
数据科学系
什么是数据科学?
现在,不论国内外,在商务、保健医疗福利、行政等广泛领域,分析数据,经常制定新的战略是常识。
为此,平时就必须培养“发现课题”、“收集信息”、“分析”、“发现新的知识”的力量。
虽然是有系统理论的“信息科学”,但也是商务等不可或缺的“实学”,这就是数据科学。
掌握了通过基于数据的统计思考来解决课题的数据科学的人才,也就是所谓的“数据科学家”,今后有望在全世界的各个领域活跃。
Feature 1
- 分析顾客信息、购买履历、网站的阅览履历等,在网站上向用户提出“很有可能购买的商品”。
- 物流公司在将商品配送到各种各样的地方时,分析配送量、地点、时间、卡车的台数、天气和交通信息等,制定了成本和时间等优化的配送计划。
Feature 2
- 通过分析在医院积累的庞大医疗数据,尽可能减轻医生和护士的负担,同时有助于疾病的早期发现、预防和治疗。
- 通过分析医疗大数据,找出导致疾病的遗传因子和新药的来源物质,为新药的创造做出了贡献。
从分析的数据中创造出新价值的数据科学系的学习
为了让学生自身掌握解决社会和组织所面临的课题和为创造新价值做出贡献的知识和能力,会进行系统性的授课。在1～2年级学习数学、信息和编程基础知识的基础知识之后,在2～3年级学习统计分析方法、包括人工智能在内的算法知识和技能。同时,也掌握了作为处理数据的技术人员的伦理观和责任感。通过1～4年的时间,培养交流能力、演讲能力和创造性的思考能力。
培养的人物形象和文凭政策毕业认定·学位授予的方针
下关市立大学数据科学学院通过熟练设计、分析、活用各种各样的数据所需的数理统计、信息学、社会科学相关的理论和实务,培养能够为解决社会和组织所面临的课题和创造新价值做出贡献的人才。
- A.
- 通过统计和相关数理科学的知识和活用这些分析的经验,掌握了收集、整理、分析数据,逻辑地考察从中得到的知识的能力。
- B.
- 拥有信息管理、分析、人工智能等算法相关知识,并且通过在计算机上表现这些知识的经验,掌握了分析、活用各种形式的数据,能够恰当处理的能力。
- C.
- 通过结合各领域固有的知识来学习商务或保健领域的数据分析是如何进行的,在理解数据在社会中发挥作用的同时,掌握了处理数据所需的伦理观和责任感(道德)。
- D.
- 可以和各种各样的人合作进行适当的交流,可以简单易懂地传达使用的分析方法和结果的统计解释。
在校生VOICE
在拥有高技能的老师的指导下,学习实用的技术。
数据科学系2年(截至2025年4月1日)
石井友善(广岛县修道高中出身)
数据科学系的魅力之一就是技术高超的老师们。在分析实际数据并制定有效措施等的“数据科学入门演习”中,在咨询行业出身的教授的指导下学习了很多实用的技术。另外,在上课外也磨练了技能,在“数码相机”中获得了优胜。现在的目标是在毕业之前开发在数字控制器上发表的解决方案,发展到运营阶段。
教育课程的编制和实施方针课程政策
在数据科学学院,为了让学生掌握文凭政策中所示的知识和能力,将根据以下方针编制和实施课程。
- A.
- 在1～2年后学习了关于数据科学的数学基础知识的基础知识之后,在2～3年后学习为了掌握有关统计分析手法的广泛知识和技能的授课科目·演习科目。
- B.
- 在1～2年级学习了信息和编程相关的基础知识之后,在2～3年级学习了包括人工智能在内的算法相关的广泛知识和数据分析、活用技能的讲义科目和演习科目。
- C.
- 在2～3年级学习商务或医疗保健领域数据分析的科目。同时,通过讲义和积极学习型科目,掌握作为处理数据的技术人员的伦理观和责任感。
- D.
- 通过1～4年的时间,为了掌握交流能力、演讲能力和创造性的思考力,学习演习科目、项目型学习科目、毕业研究。
- E.
- 关于进修成果的评价,为了确保客观性和严格性,关于白线巴士上记载的各授课科目的达成目标的达成度,使用成绩评价的方法和基准(定期考试、报告等)多方面、综合地评价。
授课科目介绍
临床研究概论
大的目的是理解医学研究的各个阶段的统计上的注意点和程序的概要,包括癌症治疗等医药品开发。掌握临床试验的设计、分析、解释的一系列流程,以及积极研究、向后研究的临床研究的研究计划书(程序)制作的各种技能。实施以小组为单位的项目,学习临床研究的整体技术。
文本挖掘
文本挖掘是指从SNS、博客、口碑等各种媒体上发布的文本形式的数据中,利用数据科学技术提取有益信息的技术。通过统计方法、深度学习等分析文本数据,通过映射、图表化,可以将信息视觉化,发现新的知识。在本课程中,我们将学习文本挖掘技术、应用例子等。
信息系统论
从身边的信息系统中,考虑信息系统是什么,一边使用模拟器一边学习信息系统所需的网络知识。并且,在考虑信息安全的重要性的同时,通过构建Web服务器和数据库服务器等联合起来的信息系统,培养实践性的力量。最后学习信息系统构筑时的要件定义,学习设计、构筑信息系统的流程。
数据科学入门演习
在数据科学备受瞩目的今天,不仅要求“处理数据”,还要求“用数据解决问题,创造价值”的能力。在小组工作中模拟体验从课题定义、假设立案到数据收集、加工、数据分析、对策立案的分析项目的流程。个人在学习推进各工序的技能和经验技术的同时,也挑战作为团队提出好的对策建议的试行错误和创意办法。
专业教育课程
| 1年 | 2年 | 3年 | 4年 | ||
|---|---|---|---|---|---|
| 专 门 基 基 |
数学、信息基础 | 数学基础 信息社会及信息伦理 线性代数学 信息学概论 DS编程入门 概率论 |
解析学 数据库 几何学 数理统计学 网络技术论 算法论 |
||
| DS入门・基础 | 数据科学入门 数据科学入门演习 |
数据科学基础 数据科学演习 信息与职业 |
|||
| 数据分析活用 | 定量数据分析 回归分析 类别卡数据分析 表格数据数理分析 数据手持 人工智能概论 时间序列分析 贝斯统计学 |
定量数据分析演习 统计建模 类别卡数据分析演习 表格数据数理分析演习 数据挖掘 机器学习 数字信号处理技术 统计的社会调查法 文本挖掘 模式识别 社会网络分析 统计的社会调查法演习 数据分析演习 |
|||
| 演习与毕业研究 | 科罗基岩I | 研究伦理 | DS项目 科罗基岩II |
毕业研究 | |
| 专 门 应 用 |
商业数据 科学 |
经营信息概论 信息系统论 经营信息系统论 |
操作系统研究 市场研究 电子商务论 数理优化 业务数据分析 |
||
| 健康数据 科学 |
流行病学和公共卫生学概论 保健医疗学概论 |
遗传学概论 药理学概论 感性数据处理 医疗健康信息学 生物信息学 临床研究概论 生物统计学 |
|||
※课程可能会有所改变。
关于数理、数据科学、AI教育计划
数据科学学院推荐按照数理、数据科学、AI教育强化协会制定的课程模式,由数据科学专业科目构成的程序履修。
实践性地学习近年来越来越重要的网络安全知识
企业持有的数据是企业重要的财产,同时也包含了从顾客那里保管的重要信息的情况也很多,所以通常通过管理信息的系统,即信息系统被妥善管理。
可取得的驾照・资格
根据规定的学分修得(选择制),可以取得以下的驾照和资格。
● 中学教师一种执照(数学)
● 高中教师一种执照(数学)
● 高中教师一种执照(信息)
● 社会调查士
设想的进路
毕业后将运用数据科学的专业知识,在广泛的行业中作为企划、营销、系统工程师,或者在公共机关和医疗机关从事与医疗保健相关的业务。
● 制造业、零售业、广告业、出版业 ● IT和信息通信业 ● 行政 ● 保健与医疗机构(包括大学医院) ● 制药公司 ● 研究所智囊团 ● 金融机构(银行、保险、证券等) ● 研究生院升学等
D教学楼
1楼有很多人可以参加讲义和演习的教室和学生的休息空间,2楼到4楼设有学生研究室和教师研究室。如果有不明白的地方可以马上商量,实现了学生和教师之间距离的近。
问答
- Q
我在高中是文科,可以学习数据科学吗?
- A
数据科学家无论是文科还是理科,都能找到目标。原本数据科学是在活用数学、统计学、机器学习、编程等理论的同时,分析数据,创造新价值的学问。为此,对社会、经济、人的理解也是必要的,文科性的品味也是有用的。
- Q
我不太擅长数学,能跟上课吗?
- A
大学考试程度的数学知识最低限度是必要的,但是不一定需要高度的数学知识。入学后,作为“专业基础科目”,学习有关数据科学的数学基础。另外,利媒体学习的体制也在准备中。
- Q
毕业后能活跃的领域是什么样的领域呢?
- A
能够活用庞大积累的大数据的人才,今后不论官民,在广泛的领域都会被要求。特别是在本校,可以设想在“商务数据科学”和“健康数据科学”这两个支柱上实践性地学习,作为企划、市场分析师、SE等活跃起来。
教师介绍
从专家们那里深入广泛地学习,着眼于未来的“数据科学”。