青山学院大学/統計データサイエンス学環の詳細情報
新設※2027年4月設置構想中。掲載内容は予定であり、変更になる場合があります。学科・定員・所在地
学科・定員
統計データサイエンス学環（〈予定〉60名）新設
所在地
－
※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
●データ分析を通して社会に貢献するリーダーを養成
●高度専門教育を軸に学環ならではの先進的な学びを展開
●データが集積するあらゆる分野での活躍が可能
データサイエンスとは、目の前の問題を解決するために、データの収集・分析を通してデータの背後に隠された「有用な法則や関連性」を見つけ出し、問題の解決を目指す科学です。
現代の変化の激しい、予測困難な時代と言われますが、さまざまなデータから得られる新たな知見や洞察は、将来を予測して合理的な意思決定することを助けてくれます。
【キャンパス】
青山キャンパス（1～4年）
統計データサイエンス学環
【講義・学問分野】
◇1年次：4年間の土台となる数学・プログラミング・統計学・論理的思考の基礎固め
「解析学Ⅰ･Ⅱ」「線形代数学Ⅰ･Ⅱ」「統計学基礎Ⅰ･Ⅱ」「プログラミング基礎Ⅰ･Ⅱ」「基礎ゼミナールⅠ･Ⅱ」
◇2年次：基礎から応用へステップアップするためのデータ分析の基本の習得
「多変量データ解析Ⅰ･Ⅱ」「統計調査Ⅰ･Ⅱ」「数理統計学Ⅰ･Ⅱ」「機械学習の基礎IⅠ･Ⅱ」「基礎ゼミナールⅢ・Ⅳ」
◇3年次：高度なデータ解析を支える専門的なデータ分析手法の理解の深化
「機械学習の応用Ⅰ･Ⅱ」「統計的モデリングⅠ･Ⅱ」「ベイズモデリングⅠ･Ⅱ」
◇3年次：複雑な現場データに挑む領域横断型の応用力の習得
「非構造化データ分析Ⅰ･Ⅱ」「サプライチェーンマネジメントⅠ･Ⅱ」「会計データサイエンスⅠ･Ⅱ」「GISと空間解析応用」
◇3・4年次：4年間の知識を統合し、実社会への価値創造を目指す「臨床経験」と「卒業研究」
「統計データサイエンス演習Ⅰ･Ⅱ」「卒業研究Ⅰ･Ⅱ」
学部の特色
データ分析を通して社会に貢献するリーダーを養成
データサイエンスは誰もが自由に利用できる万能薬ではありません。実際には自ら必要なデータを考え獲得し、そのデータを分析することが求められる場面が数多くあり、多岐にわたる専門領域と、実際のデータを分析する実践力が必要です。
こうした状況を見据え、本学では、青山キャンパス初となる理系学士課程として「統計データサイエンス学環」を設置。BIT VALLEY渋谷・青山の地で統計学とデータサイエンスを融合した最先端の理系教育を展開します。さらには既存の5 学部と連係した「学環」としたことで、法律・経済・経営・教育・理工など幅広い分野を横断する新しい教育プログラムを構築。データサイエンスに関わる知識と技術を習得するとともに、課題解決に必要なデータの品質と量を見極め、必要に応じて独力で調査の企画と実施ができる「データサイエンス人材にふさわしい行動力」を育成。あらゆるデバイスから集められた多様なデータを分析し、そこから得た知見や洞察による課題解決を通して、社会への貢献を目指すサーバント・リーダーを養成します
高度専門教育を軸に学環ならではの先進的な学びを展開
同学環では社会課題の解決に貢献できる実践的な力を磨くため、データサイエンスについての高度専門教育を軸に先進的な学びを展開する。
◇データ分析に欠かせない基礎理論の修得
社会や組織の計画には調査から得られたデータの分析が欠かせない。合理的な意思決定には客観的な根拠が必要であり、データ分析の基盤となる統計学について基礎から幅広く学ぶ。
◇実社会の課題に即応できる実践力の養成
実際の課題への即応力を身に付けるため、PBL型科目（プロジェクト型学習）や実務家データサイエンティストによる実例を基にしたケーススタディなどを通して、データサイエンスの最前線で求められるマインドセットの獲得や専門知識・技能の活用力を養成する。
◇ 5 学部と連係した横断的な教育
学環としての特徴を生かし、「ビッグデータを活用したビジネス」や「AIと法」など、既存5 学部の学問領域を横断的に学べる教育プログラムを展開。これによってデータサイエンスの幅広い応用領域で求められる多様な知識や技能、思考力を身に付ける。
◇統計データサイエンス研究教育センターの設置（予定）
医学教育の臨床の場として大学附属病院があるように、データサイエンス教育においては、分析の経験を積む場が重要。そこで、座学で身に付けた知識や技術を実践に移す統計データサイエンス研究教育センターを設置し、教育・研究に活用する。
データが集積するあらゆる分野での活躍が可能
ビッグデータ活用の重要性が日ごとに高まるなか、様々な業界・分野でデータ分析やAI関連の専門人材が求められており、同学環の卒業生は、情報・通信分野のみならず、コンサルティング・マーケティング、金融証券、製造・建設・法務・知財、教育・公共、大学院進学・研究者など、幅広い分野での活躍を想定している。
■職種 データサイエンティスト、AI ／機械学習エンジニア、ビジネスアーキテクト、マーケティング、品質管理、研究者など。
学べること
統計データサイエンス学環
目の前の問題をデータと論理で深く理解し、自ら解決できる力を養う
本学環では、どんな職場・どんな業界に進んでも、自分の目の前の課題を正しく理解し、データを使って改善へと動き出せる人材の育成をめざしています。そのために、1年次には数学・プログラミング・統計学・論理的思考 といった、問題を深くとらえるための「理系的な基礎力」を丁寧に積み上げます。2年次には、データを整理し構造を読み取るデータ分析の基本を学び、さらに分析の前提となるデータの質を確保し問題解決のための調査力を身に付ける方法についても学びます。3年次には、複雑な現象をモデルとして理解し、より正確に状況を把握するための 高度な分析方法を身に付けます。また、文章・画像・音声など、実社会で扱う多様なデータにも触れ、現場で問題解決するために必要なスキルを習得します。そしてPBL（課題解決型学習）や実務家による講義などを通し、データを用いた試行錯誤の繰り返しによって問題を解決することを学びます。