データサイエンス専攻

データを扱い、分析し、提案を行うデータのスペシャリストを目指す
データサイエンスは、幅広い分野・業種で必要されています。インターネットの普及、ICT技術の進歩により、日々多くのデータが生まれていますが、満足に有効活用できていないのが現状です。ビックデータと呼ばれる大規模なデータを扱える技術、そして分析をして社会に貢献するような提案ができる学術的知識やプレゼンテーション能力を有しているのが、データサイエンティストです。 そこで本専攻では、データサイエンスに関する専門的な内容を1年次より行うとともに、幅広い業種の企業と連携をしながら、社会で活躍することのできるデータサイエンティストを育成していきます。4年次には海外研修プログラムとして、英語で国際的なデータサイエンスの知見に関して学びます。
ワールドワイドに活躍する人材を育てる環境

先進的なデータサイエンス専攻教育プログラム
世界中とつながったオンライン教育環境や大規模並列計算環境、そして先進的な教育プログラムを通して、情報基盤、データ、情報数理アプローチなどデータサイエンティストに必要な技術を身につけていきます。
世界標準の学習支援ツールを活用した実践演習
MATLABやSimulink、シスコネットワークアカデミー、AWS educateなど、世界標準の学習支援ツールを活用し、先進的な教育を行います。これにより、本格的でリアルなデータ分析を実践し、ビジネス視点に立脚した知識・専門技術を身につけます。
学生が身につける知識・技術
数理情報アプローチ
- 機械学習
- 確率過程
- 予測
- 最適化
- シミュレーション
データ
- ビッグデータ
- オープンデータ
- API(Application Programing Interface)
情報基盤
- ネットワーク
- サーバ
- データベース
- 大規模計算
データサイエンス専攻の段階的な学び
1.基礎的な知識・技術の獲得とデータサイエンティスト像の確認
基本的な数学、英語、基本的なICT技術など今後必要になるスキルを身につけます。また集中講義「データサイエンス入門」で社会的意義を学び、データサイエンティスト像を明確にします。
2.分析を活性する可視化手法、実践的なデータ解析手法の獲得と、課題解決フローの習得
データサイエンス演習Ⅰ、Ⅱの中で、データサイエンスにおける可視化技術や分析手法を身につけます。R、Pythonなどの機械学習向け言語の習得も図ります。 その後、データサイエンス実践演習Ⅰ、Ⅱの中で、協力企業と連携して、企業の課題解決につながるような実践的な解析を実施します。ビッグデータを取り扱い、IoT環境の構築、クラウド環境、AIプログラムを活用する手法を学びます。
3.意思決定に寄与するデータ解析手法の獲得
海外研修プログラム、卒業研究を実施する中で、個々の企業・団体と連携した研究に取り組み、データサイエンス解析手法を活用した結果を提案します。また研究成果を外部に発表する場を設け、研究成果を的確な提案につなげるように、質の向上を図ります。大学院進学希望者には、研究の継続・発展が可能なプログラムを提供します。
データサイエンス専攻を担当する教授陣

高性能計算研究室
幸谷 智紀 教授
高性能・高品質な計算に関する研究

計算機科学研究室
國持 良行 教授
情報数理と組込み系ソフトウェアに関する研究開発

データイノベーション研究室
水野 信也 教授
データサイエンス基盤構築とデータイノベーションの探求

経営情報システム研究室
工藤 司 特任教授
経営情報システム、e-ビジネス・システムの構築・運用方法論

視覚色彩工学研究室
櫻井 将人 准教授
人間の情報処理機能の解明とそれを活かしたモノづくり

適応システム研究室
高野 敏明 准教授
機械学習における転移学習の研究