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データサイエンス


ICT(情報通信技術)の急速な発達により、新しいライフ・スタイルやビジネス・モデルが次々に生まれ、私たちの生活や仕事を変えています。コンピュータの性能向上や誰でも扱える分析ソフトの普及が進み、ビジネスの現場でデータを自在に活用する「データサイエンティスト」が注目を集めています。副専攻「データサイエンス」では、卒業後の様々なビジネス・シーンでデータサイエンスを実践できる知識・スキルを修得します。

対象学部・学科

経済学部 経済学科

経済学部 経営学科

国際学部 国際学科

データサイエンスとは

データサイエンスとは、データを活用して価値のある知識やアイデアを生み出す活動をいいます。新たな発見は革新に繋がり、企業の成長やビジネスの意思決定に貢献します。分析ソフトを使った分析技術だけでなく、データの持つ背景に対する考察やそこから生まれる問題意識が求められます。

在学中のイメージ

学部・学科の専門知識を背景に、データの分析方法を学びます。ニュース・時事への関心や幅広い教養を併せ持つと、データが現実の世界とどのように繋がっているか、分析結果が社会にどのように役立つかを考える助けとなります。

活用例

経済学科: 金融データの分析、地域の人口動向の分析など
経営学科: 企業のイメージ調査、地域の産業や特色の調査など
国際学科: 敬愛大学生の学生生活調査、訪日外国人の行動調査など

卒業後のイメージ

就職した業界の知識や業務の知識が加わります。ビジネスは日々変化しているため、業界の最新動向や業務のノウハウをアップデートして、分析に活かす準備が大切です。新しい分析方法にもチャレンジし、スキルを高めていきます。

活用例

ブランド力の調査、顧客ニーズの調査、新商品の売れ行きの予測、広告効果の分析、ホームページのアクセス解析、SNSの発信内容の分析、社員研修の効果の分析など

様々な分野の知識を積み重ねていきましょう。
世界や日本の今、様々なモノ・コトに関心を向け、疑問や問題意識を大切に!

データサイエンスで学ぶこと

データサイエンスの実践では、主に4つの作業が行われます。「データハンドリング」「可視化・要約」「データ分析」「レポーティング」について、1つずつ基本から学んでいきます。


① データハンドリング


【データ取得】
データには、様々な種類があります。分析には、どのようなデータが必要かを理解し、適切な取得方法を計画します。

【前処理】
データはいつも綺麗な状態で取得できるとは限りません。「可視化・要約」や「データ分析」がしやすいよう、データを整える作業を行います。

② 可視化・要約


【グラフ】
問題意識やデータの種類に応じて、様々な種類のグラフを使い分けます。平均値の位置や散らばりの様子などを観察します。

【クロス集計表】
縦軸と横軸に関心のある項目を置き、それぞれの件数や割合を調べます。縦軸と横軸の項目を掛け合わせて集計を行い、回答の傾向などを調べます。


③ データ分析


【仮説検定】
統計学の検定を利用して仮説を検証します。Aグループの平均値は、Bグループよりも高い(低い)かなどを評価します(t検定)。

【モデリング】
主に数式を使って現実世界の「模型」を作ります。最も簡単なモデルは回帰分析y=ax+bでしょう。モデルがデータにうまく当てはまっているかを考察します。

④ レポーティング


【報告】
分析の目的や手順、グラフや表をレポートに載せ、報告を行います。分かりやすく報告をまとめることも大切です。

【論理的説得】
導き出した結論は、何が新しいか、どこに価値があるかなどを相手に理解してもらう内容を考えます。データサイエンスの面白さは、ここにあります。

カリキュラム

「基本」「データ分析ツール」「専門領域」「実践」の4つの科目群があります(全22単位)。はじめてチャレンジする学生にも学びやすいよう基本から段階的に学びます。この学びを通じて、関連資格の取得の道も拓けます。
区分 主な内容 科目
基本科目 データがどのようにビジネスや意思決定に利用されているかを理解します。AIやビッグデータ、コンピュータネットワークなどの最新動向も学びます。 データサイエンス総論
情報概論   AI概論
情報セキュリティ論
データ分析ツール 主にデータ分析ツールの操作を学びます。ボタンで操作する分析ソフトのほか、より自由な分析ができる統計プログラミング言語の修得も目指します。 マーケティングリサーチ
観光マーケティング調査
プログラミング
情報セキュリティ論
専門領域 学部・学科の専門分野との関連からデータ分析を理解します。卒業後の活用を見据え、ビジネスでのデータ活用の実際も学びます。 経済統計    ビジネスデータ解析
計量経済学   社会調査法
情報ビジネス論
情報セキュリティ論
実践 各自の関心に応じてアンケート調査などを実施します。データの取得から分析、報告までの流れを体験し、データサイエンスのサイクルを修得します。 フィールドワーク入門(経済学科)
実地調査入門(経営学科)
社会調査実習(国際学科)
情報セキュリティ論
目指せる資格 Microsoft Office Specialist(Excel)
ITパスポート
統計検定2級
社会調査士

卒業後の社会

データに基づく意思決定が求められる昨今では、あらゆる場面でデータサイエンスの知識は不可欠です。日本ではデータ分析の専門家であるデータサイエンティストが25万人も不足すると言われており、今後、ますます重要性が強調されていくでしょう。ここで学んだことを足かがりに、様々なビジネスでの活躍が期待されます。

目指せる進路 金融機関(銀行・証券・保険など)  ICT・情報産業  地方自治体(統計課、観光課など)
企業の経営企画部門  企業の情報管理部門  企業のマーケティング部門
企業の商品開発部門  大学院進学 など

企業



地方自治体



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