数据科学学院
数据科学系
数据科学是指
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,经常制定新的战略成为常识。
为此,平时就必须培养“发现课题”、“收集信息”、“分析”、“找出新知识”的能力。
虽然是拥有体系立理论的“信息科学”,但也是商务等不可或缺的“实学”,这就是数据科学。
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”,期待今后在全世界的所有领域都能大显身手。
Feature 1
- 分析顾客信息、购买履历、网站的阅览历史等,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,对配送量、地点、时间、卡车的台数、天气和交通信息等进行分析,制定了成本和时间等优化的配送计划。
Feature 2
- 通过分析医院积累的庞大医疗数据,尽可能减轻医生和护士的负担,对疾病的早期发现、预防和治疗有帮助。
- 通过分析医疗大数据,找出导致疾病的遗传因子和成为新药来源的物质,为新药的创造做出了贡献。
培养的人物形象和迪普罗马政策毕业认定和学位授予方针
下关市立大学数据科学学院为了设计、分析、活用各种各样的数据,通过熟练掌握必要的数理统计、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.
- 通过有关统计和相关数理科学的知识和活用这些知识的分析经验,掌握了收集、整理、分析数据,逻辑性地考察从那里得到的知识和见解的能力。
- B.
- 拥有信息管理、分析、人工智能等算法相关的知识,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在商务或保健领域如何进行数据分析,在理解数据在社会上能发挥的作用的同时,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。
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Diproma政策中所示的知识和能力,将根据以下方针编制并实施课程。
- A.
- 在1~2年后学习了数据科学相关的数学基础知识的基础上,在2~3年后学习掌握有关统计分析手法的广泛知识和技能的授课科目和演习科目。
- B.
- 在1~2年后学习了信息和编程相关的基础知识的基础上,2~3年后学习包括人工智能在内的算法相关的广泛知识和数据分析、活用技能的授课科目和演习科目。
- C.
- 2~3年后,学习商务或保健领域数据分析的科目。同时,通过授课和积极的学习型科目,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、项目型学习科目和毕业研究。
- E.
- 关于学习成果的评价,为了确保客观性和严格性,使用成绩评价的方法和基准(定期考试、报告等)对硅巴士上记载的各授课科目达成目标的达成度。
专业教育课程
| 1年 | 二年 | 三年 | 四年 | ||
|---|---|---|---|---|---|
| 专 门 基 基 |
数学和信息基础 | 数学基础 信息社会及信息伦理 线性代数学 情报学概论 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 信息和职业 |
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| 数据分析活用 | 定量数据分析 回归分析 类别数据分析 表数据数理分析 数据手持 人工智能概论 时间序列解析 贝斯统计学 |
定量数据分析演习 统计建模 类别数据分析演习 表数据数理分析演习 数据中心 机器学习 数字信号处理技术 统计的社会调查法 文本筛选 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 |
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| 演习・毕业研究 | 科罗基姆I | 研究伦理 | DS项目 科罗基姆II |
毕业研究 | |
| 专 门 应 用 |
商务数据 科学 |
经营信息概论 信息系统论 经营信息系统论 |
操作调查公司 市场调查 电子商务论 数理优化 商务数据分析 |
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| 健康数据 科学 |
流行病学・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 医疗健康情报学 生物信息 临床研究概论 生物统计学 |
|||
※课程有变更的情况。
授课科目介绍
人工智能概论
人工智能是支撑生活基础的不可或缺的基础技术。那个技术和服务在经济、医疗、教育、政治、艺术、体育、游戏等生活和工作的各种各样的场合急速扩大。为了理解现在被称为人工智能的技术,系统地学习基础技术和具体的应用,编程演习也作为课题进行。
DS项目
DS项目包括统计学、信息学领域、商务数据科学领域、健康数据科学领域、健康数据科学领域的所有领域,由少数人组成的小组进行讨论、分析和发表。以Project-Network(PBL・课题解决型学习)的形式,一边处理现实的数据,一边自己找出课题,怎样解决才好,主体性地学习。
市场调查
<商务领域>
市场调查是为了解决与经营战略和市场营销活动相关的问题而进行的分析。以实际的商品和服务为例,通过小组工作掌握能在实际业务中活用的技能。
生物统计学
<健康领域>
在生物统计学中,掌握对癌症研究等医学研究有用的统计学、数据科学、咨询事项。实施以小团体为单位的课题,学习医学研究中的数据分析的整体技术诀窍。
预想的进路
毕业后将利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保健相关的业务。
● 制造业、零售业、广告业、出版业 ● IT信息通信业 ● 行政 ● 保健医疗机关(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) ● 大学院升学等
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。
● 中学教师一种许可证(数学)
● 高中教师一种许可证(数学)
● 高中教师一种许可证(信息)
● 社会调查员
D教学楼
1楼设有大人可以听课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,实现了学生和教师的距离很近。同时,还将进行大学校园内的广场整备,变成能舒适度过大学生活的美丽校园。
问答
- Q
在高中是文科,可以学习数据科学吗?
- A
数据科学与文科、理科无关。原本数据科学是一边活用数学、统计学、机械学习、编程等理论,一边分析数据,产生新价值的学问。为此,对社会、经济、人类的理解也是必要的,文科性的感觉很有用。
- 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,我们还准备了一个学习体制。
- Q
毕业后能活跃的领域是什么样的领域呢?
- A
能够活用大量积累的大数据的人才,今后不论官民,都会在广泛的领域被要求。特别是在本校,在“商务数据科学”和“健康数据科学”这两个支柱上进行实践性的学习,作为企划、市场营销分析师、SE等活跃起来。