情報・データサイエンスコース
情報とデータを駆使して社会や地域の課題を解決する
現代社会では、文系・理系に関わらず、どのような状況にあっても、AIやデータサイエンスの知識とスキルが求められています。体系的なプログラムによってこれらを学び、国際社会や地域が抱える様々な問題を解決する実践力を身につけることを目指します。
現代社会では、文系・理系に関わらず、どのような状況にあっても、AIやデータサイエンスの知識とスキルが求められています。体系的なプログラムによってこれらを学び、国際社会や地域が抱える様々な問題を解決する実践力を身につけることを目指します。
学びのポイント
1.現場の課題を解決する力
社会で起きているさまざまな出来事についてのデータから、それが起きた原因を見つけたり、将来の予測を行うために必要な知識やスキルを使って、現場が抱えるさまざまな課題を解決する力を身につけます。
2.実例と実践を通じた「リアル」な学修
コースで学んだことを卒業後の社会で実践し、課題解決に応用できることを目標とします。そのために、AIや情報・データサイエンスが現場でどのように役立てられているかを豊富な実例紹介や企業の実務家による特別講義から学びます。実際に行われた調査のデータや企業から出された実課題などを使って実践力も高めます。現場の「リアル」に触れることで、実感を持って学ぶことができます。
3.最新のAI事情や情報の倫理
最新のAI事情を学び、技術の革新や進歩を知ることで変化に対応できる力を身につけます。また、AI技術の向上によって「人」の役割はどのように変化していくのか、将来に備えてどのような力を身につける必要があるのかも学びます。情報やデータがあふれAIが進歩しても、最終的に判断や決定を行うのは私たち自身であるため、情報を扱う知識・スキルだけでなく活用の倫理も学び、適切に運用できる資質を磨きます。
4.一歩ずつ学び進められる支援体制
情報技術やデータサイエンスを初めて学ぶ人でも、一歩ずつ学びを進められる手厚い支援体制を用意しています。1年次は、国際学部の基礎科目を中心に日本や諸外国の歴史・文化・社会・教育、国際関係・国際情勢などを幅広く学び、2年次以降に専門のコースで学ぶための基盤を築きます。学修の過程で生じた疑問には、コースに所属する教員が丁寧に対応し、学生の学ぶ意欲に応えます。就職に有利となる資格取得の対策講座を開講するほか、一人ひとりの就職も支援します。入学から就職までを一体とした手厚いサポートを実施します。
科目 Pick Up
英語で学ぶPython
Pythonは、Webアプリやゲームなどの開発のほか、統計分析やAI予測にも利用されているプログラミング言語です。コンピュータに命令を出す「コード」と呼ばれる単語には、主に英語が使われます。英語の意味とコードの指示を学びながら、プログラミングのスキルを効果的に身につけます。
目指せる進路・資格
情報やデータは、企業や自治体などの活動に不可欠であるため、これを必要とするすべての業界や職種が視野に入ります。主に以下の進路が挙げられます。さらに学びを深めたい人は、大学院への進学も考えられます。
主な業界 | ● ICT・情報通信業 ● 観光業・旅行業 ● 流通業・小売業 ● サービス業 ● 地方自治体(地域活性化・街づくりなど) など |
主な職種 | ● 企業の経営企画部門 ● 企業のマーケティング部門 ● 企業の商品開発部門 ● 企業の情報管理部門 など |
資格は、あなたの知識やスキルを証明するものです。他の採用候補者よりも優れた能力を有することを示すことで、企業等の採用選考で有利になる場合があります。また、応募できる業界や職種の範囲が広がります。このコースでは、資格取得のサポートにも力を入れています。
主な資格 | ● 社会調査士 ● ITパスポート ● 統計検定 ● データサイエンティスト検定 ●G検定 ● プログラミング英語検定 など |
情報・データサイエンスコースの主要科目
「情報」「データサイエンス」「複合領域」の3分野で体系的な知識・スキルを身につけます。「導入科目」は、これらの分野を楽しく、分かりやすく学ぶことを目的に配置されています。「基本科目」は、専門性を深めるための入口となる科目です。「発展科目」は、より高度内容や最新の学術的知識を提供するとともに、応用力を育む実践的な内容で構成されます。
情報 | データサイエンス | 複合領域 | |
導入科目 1年 |
情報概論 英語で学ぶPython |
データサイエンス総論 統計学Ⅰ・Ⅱ |
AI・DSへのいざない |
基本科目 2年 |
情報セキュリティ論 AI概論 プログラミング(Python・R) |
マーケティング・リサーチⅠ・Ⅱ 観光マーケティング 社会調査法Ⅰ・Ⅱ |
AI・データサイエンス実践Ⅰ |
発展科目 3~4年 |
情報ビジネス論 情報ガバナンス Big-Data |
社会調査実習Ⅰ・Ⅱ | AI・データサイエンス実践Ⅱ 資格対策講座A・B (※) |
※ A:データサイエンティスト検定(リテラシーレベル)、B:プログラミング英語検定
よくある質問と回答
このコースで学ぶには、数学が必要ですか?
皆さんに身につけてほしい力は、課題解決力です。これを修得することが目標となるので、高度な数学の知識は、必ずしも必要ではありません。統計学やデータサイエンスの授業では、数式が使われることがありますが、各授業科目の先生が丁寧に解説しますので復習をしっかり行えば大丈夫です。実際の計算は、統計ソフトを使って行うことが多いので、使用するデータの意味や分析の方法を理解し、課題に応用できる力こそが重要です。
課題解決力とは、どのような力ですか?
私たちは、課題解決力を自分や周りの人、社会をより良くしたいと望み、それに向けて努力できる総合的な力だと考えています。特に「問いを作る力」が大切と考えています。課題解決には、何が重要な課題であるかを粘り強く考え抜くこと、周りの人と協力しながら物事に取り組むことも求められます。
このコースで学んだことは、将来、役に立ちますか?
日本のIT人材は、2030年までに約80万人が不足すると言われています(経済産業省)。AIやビッグデータ、IoT、クラウドなどの技術が開発される一方、これを仕事の現場で活用できる人材が足りません。このコースで学ぶことは、将来、様々な業界で求められる知識・スキルであり、必ず役立つ力となります。
学ぶこと | 活用 |
社会調査法 | 企業の市場調査、店舗の顧客満足度調査、地方自治体のサービス利用者調査など、関心のあるテーマや対象について調査を行いたいとき、適切な方法で実施することができるようになります。 |
統計学 | 集められたデータを分析したいとき、分析の目的やデータの種類などに応じて適切な方法を選ぶことができるようになります。分析の結果を正しく解釈して、有益な提案に繋げることができるようになります。 |
情報セキュリティ | 情報やデータの漏洩や改ざん、消去などのリスクに対して、適切な対策が行えるようになります。企業などで個人や組織による対策を実施できるだけでなく、日々の生活の中でもリスクを回避できるようになります。 |
AIの活用 | コンピュータを使って高精度な予測を行うことができるようになります。店舗の来店客数、売れ筋商品、販売促進の効果など、様々な予測問題が考えられます。的確な予測ができればビジネス・チャンスをつかみ、あなたのキャリアも飛躍します。 |
データベース | データを効率よく整理し、どのように保存するかを計画できるようになります。情報やデータの流れをスムーズにし、組織の意思決定を支えます。課題やチャンスの発見に繋がる源泉を生み出すことで、企業の成長に貢献することができます。 |
プログラミング | より専門的な統計分析やAI予測などが実行できるようになります。データの可視化(データ・ビジュアライゼーション)にも優れているため、分析結果を効果的な図を使って見せることで、資料作成やプレゼンテーションの力も向上します。 |
就職支援では、どのようなサポートが受けられますか?
「①できるようになったこと」「②それを裏付ける経験や実績」「③目標とする業界や企業」の3つについて個別面談を行います。①では、このコースで学びできるようになったことをまとめます。②では、①の説得力を増すため、在学中に取り組んだ活動や実績をまとめます。③では、①や②によって、あなたが目標企業にどのように貢献できるかをまとめます。一人ひとりの学修内容や進路に合わせてきめ細やかにアドバイスし、内定を勝ち取る支援を行います。