新設データサイエンス学科

  • 2年制・男女

データ分析により企業の可能性を
提案できる人材を目指す!

動画でわかる学科紹介

データサイエンス学科 紹介

データ分析により企業の可能性を提案できる人材を目指す!

データサイエンス学科

  • POINT01
    企業に最も求められる人材に!
    データを分析・解析する知識とスキルを習得!
  • POINT02
    データを分析するだけではない!
    分析結果をもとに問題解決、提案する能力も育成します。
  • POINT03
    文系も理系も関係ない!
    情報や統計の基礎から学ぶので初心者でも安心!

目指す職業

  • データサイエンティスト
  • データアナリスト
  • 経営コンサルタント
  • マーケティング
  • 企画・営業 など

主な取得可能資格

  • 統計検定2~3級
  • データサイエンス基礎
  • ビジネス統計スペシャリスト
  • 情報処理技術者認定試験3級
  • G検定 など

データサイエンス学科とは?

データを読み解くために必要なスキルや統計などの基礎知識に加え、次世代の社会で通用するコミュニケーション能力、可能性を提案できる発想力などのビジネス力を身につけます。膨大なデータが日々蓄積される今、それらを分析することで問題解決しイノベーションを起こす人材を育成します。

日常で使われているデータサイエンス

  • SNSなどではユーザーの属性や閲覧履歴を分析し、「あなたの好みに合った投稿」を表示。
  • スポーツでは選手や対戦相手のデータを分析し、試合に勝てる戦術を提案。
  • 会員の動向を分析し、より効果的なタイミングで好みにあった広告やクーポンを配信。

学習スタイル

ビジネスの伝統校だからできる
ビジネス力を中心とした
学習スタイル

他校にはない理想的なカリキュラムで必要な力だけをバランス良く身につける!

  • ビジネス力

    課題の背景を把握してビジネスにおけるテーマを整理して解決する。

  • データエンジニアリング力

    データサイエンスを活用して運用する。

  • データサイエンス力

    情報処理、人工知能といった
    情報科学の知識を把握して駆使する。

スキルチェックリスト
(一般社団法人データサイエンティスト協会)
より名称引用

ビジネスの課題に対して、
数的かつ論理的に
提案・解決できる人材を目指す

主な科目・実習(予定)

1年次
  • ITビジネス(情報処理3級)
  • 統計学基礎(統計検定3級)
  • Excel実習(MOS Excel)
  • マーケティング
  • マネジメントレビュー(ビジネス統計ベーシック)
2年次
  • 統計学応用(統計検定2級/データサイエンス基礎)
  • AI・サイエンス実践(G検定)
  • データアナリシス(ビジネス統計スペシャリスト)
  • データコンサルティング

こんな人にオススメ!

  • AI(人工知能)などを
    活用しデータ分析で
    社会をより良くしたい
  • コミュニケーションも
    大切にし会社で
    活躍できる人材になりたい
  • 将来の夢は決まって
    いないためどこでも
    活かせる学びをしたい
  • データに基づいた
    提案や発想力を
    武器に働きたい
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