武蔵野大学/データサイエンス学部の詳細情報

学科・定員・所在地

学科・定員

データサイエンス学科（90名）

所在地

1～4年:東京

※変更の場合もありますので、学校が発行している資料やホームページにてご確認ください。

プロフィール

●プロジェクト型学修中心の体験知と実践知の学び

●最先端のツールや学修環境によるスマートラーニング

●進路を想定した3つの履修モデルコース

ビッグデータ×人工知能（AI）で、新たな価値を創造する人材を育成します。

【キャンパス】

有明キャンパス

【学生数】

348名（2023年5月1日現在）

【専任教員数】

17名（2023年5月1日現在）

データサイエンス学科

【講義・学問分野】

データサイエンス学、データエンジニアリング、人工知能（AI）、IoT（モノのインターネット）、クラウド、機械学習、プログラミング言語（Python）、サイバー／フィジカル、情報経済、シェアリングエコノミー、イノベーション、プロジェクト型学習、社会連携型学習、スマートラーニング　など

入学者・卒業者数

入学者数

98人

卒業者数

62人

就職者・進学者数内訳

就職者数: 56人
進学者数: 5人

学部の特色

プロジェクト型学修中心の体験知と実践知の学び

1年次後半から卒業まで行われる「未来創造プロジェクト（PJ）」では、企業や官公庁と連携して実社会の課題に取り組む学修を行い、データサイエンスやAIを社会に活かすための手法や視点、考え方を、体験を通して身に付けます。実際に本学科の学生が授業で得た研究成果は国内外の学会でも評価を受けており、2019年の学科開設からわずか4年で国際学会と国内学会あわせて100以上で発表し、25以上の論文が受賞をしています。

最先端のツールや学修環境によるスマートラーニング

講義・演習は、最新の教育サービスや最先端企業で活用されている先進ツールを取り入れた学修者中心の学びを全面的に採用。1年次から、python、tensorflow、tableau などを本格的に学び、データエンジニアリングの実践知を身に付け、次世代のデータサイエンティストを育成します。

進路を想定した3つの履修モデルコース

2年次後半からは3つの専門コース「AIクリエーション」「AIアルゴリズムデザイン」「ソーシャルイノベーション」の中から、メインとサブの2つのコースを選択。進路に応じた体系的な学びを履修モデルとします。

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学べること

データサイエンス学科

最先端のビッグデータと人工知能（AI）の知識とスキルを身に付け、新たなビジネスを生む次世代データサイエンティストへと成長する

現代では、コンピューターやインターネットの発達により、デジタル化されたあらゆるデータがネットワークに蓄積・共有されています。ネット検索やSNSのつぶやき、写真投稿、動画視聴、改札やコンビニでの電子マネーの利用などもそのデータの一つ。人工知能(AI)を駆使することで、社会で日々収集される膨大なデータ（ビッグデータ）から価値を創造し、”カタチ”にするのが、データサイエンティストです。本学科では、AIに関するスキルを身に付け、データを読み解く分析力、データから新しい価値を生み出す創造力、イノベーション(革新)を起こすビジネス力を持った人材を育成します。人類はこれまで、知識の発見と共有により豊かな文明を築いてきました。私たちは、データサイエンスを通じて、AIによってビッグデータから新たな知識を紡ぎだし、共有することで、より幸せな未来を創造します。

【授業・講義】
ビッグデータの活用方法を徹底的に学ぶ

【データサイエンスプログラミング演習Ⅰ】
データサイエンス分野においてメジャー言語となっているPythonを用いて、データ分析に必要なクレンジング（前処理）やデータの可視化について学びます。

【人類と人工知能（AI）】
ビッグデータと人工知能のこれまでの歴史、我々との関わり合いについて、事例を用いて理解を深めます。実際のビッグデータに人工知能を適用することによってどのような知識エコシステムを生むのか、またその適用手法について学びます。