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むさしの

武蔵野大学

私立大学 東京都

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)
※2021年4月 入学定員変更予定(構想中)のため変更する場合もあります。

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

人工知能(AI)に関するスキルを身に付け、データを読み解く分析力や新しい価値を生み出す創造力などを修得する。

【キャンパス】有明キャンパス
【学生数】71名(2019年5月1日現在)
【専任教員数】11名(2019年5月1日現在)

データサイエンス学科※2021年4月 入学定員変更予定(構想中)のため変更する場合もあります。

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

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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

講義・演習はグループ・協調学修を全面導入。特に、1年次後半から始まる「未来創造PJ(プロジェクト)」では、企業と連携した実社会の課題に取り組む学修を行い、データ分析を社会に活かすための実践知を身に付けます。国内企業にとどまらず、海外の大学や研究機関でのインターンシップ機会を用意。また教員以外の内外の様々な社会人メンターの支援を受けられるユニークな制度もあります。

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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ます。

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3つの専門コース

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

ビッグデータと人工知能についてこれまでの歴史、我々との関わり合いを事例を用いて理解します。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。

【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を用いた、順次、分岐、反復、算術演算、文字列、真偽、リスト、タプル、関数の利用等のプログラミング手法について学びます。

【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を、事例を用いて理解。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。

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アドミッションポリシー

データサイエンス学部の求める人材

本学部は、現実社会の広範な領域や分野における多様な課題を発見し、データ分析・統合と知の創造により新たな創造的活動を先導する人材を育成します。そのため、高等学校の各教科・科目を文系・理系にとらわれず幅広く学習し、均衡のとれた基礎学力を身に付けており、自らグローバル(大局的)かつディープ(深層的)な発想で自然環境・社会環境における多様な課題を発見し、解決しようとする意欲を持ち、解決方法を論理的に思考できる者を求めます。

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問い合わせ先

【住所・電話番号】
〈有明キャンパス〉
東京都江東区有明三丁目3番3号
入試センター
(03)5530-7300
 【URL】https://www.musashino-u.ac.jp/

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