講義・学問分野

データサイエンスは文理融合の分野。情報理論、組み合わせ論、計算機概論、アルゴリズム論、統計の数理、代数学、多変量データ解析、統計モデリング、応用統計学、プログラミング演習、データベース論、計算機数理、データマイニング、最適化理論など

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統計学・アルゴリズム（コンピュータで計算を行うときの効率的な「計算方法」）の基礎をベースとし、各自の興味に応じ、経済・経営学、理学、医療統計学等、将来データサイエンティストとして活躍するために必要な各専門領域の基本的な知識を修得します。

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1年生では社会でのデータ利活用の実態を知る「データサイエンスセミナー」、3年生では「専門領域演習」を通じた現場重視のPBL（Project-Based Learning、課題解決型学習）により、企業や医療機関で実習を行い、データが発生する「現場」の知識を学びながら、コミュニケーション能力、実践力を習得し、課題発見力・課題解決力を身に付けます。

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YCUでは、大学での知的活動を英語によって行えるレベルのコミュニケーション力を身に付けることを目的としたPractical Englishを設けています。4つの基本的なスキル（読む・聞く・話す・書く）を使いながら、すべて英語で進められます。到達度を客観的な基準（TOEFL-ITP）ではかり、500点相当を到達水準（データサイエンス学部は3年次の進級要件）として設定しています。

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（1）国語、数学、外国語並びに理科または社会分野の高い基礎学力を有する人
（2）物事を論理的に考察できる人
（3）自分の考えを的確に伝達できる人
なお、本学では、学部によらず、以下のような人を求めています。
（4）既成の枠組みや慣行にとどまらず、自由で創造的な姿勢で真理を探究する人
（5）課題意識を持って、自らの人生を生き抜く強い意志力を備えた人
（6）地域社会のみならず、広く人類社会に貢献する意欲を持つ人

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