コンピュータシステム学科 データサイエンス専攻
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。しかしながら、これらのデータを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ことができ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、静岡理工科大学情報学部コンピュータシステム学科データサイエンス専攻では、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。1学年の定員を15名としており、少人数での学習により個々に合わせた教育が可能です。
データサイエンス専攻として学修していくには、入学時にデータサイエンス専攻選抜試験を受験する必要があります。
データサイエンス専攻の合格者は、授業料50万給費奨学生としての採用となります。
ページ内目次
専攻長メッセージ
富樫 敦 特任教授
データサイエンス・人工知能研究室
データサイエンスとは、数学や統計学を使ってデータから価値ある情報を引き出すことです。
例えば、光は3原色である赤、緑、青を混ぜる割合の数値を変化させることで多くの色を表現しています。他にも音は大きさ、文字は使われる回数など、様々なものは数値化できるのです。世の中にある多種多様なデータに意味を持たせ、それがどんな原理で、何に応用できるのかを学ぶのが、データサイエンス専攻です。
また、PBL授業ではグループ内の学校や企業と連携し、各種データを実際のビジネスに活かすため、より実践的な教育をしています。この学びを通して、学生のコミュニケーション能力をはじめとした、社会で必要なジェネリック・スキルも伸ばしていきます。
専攻について
「社会の課題解決」を図れる人材を育成する
データサイエンス専攻研究室
高性能・高品質な計算に関する研究
情報数理と組込み系ソフトウェアに関する研究開発
動画で見るデータサイエンス専攻
充実した教育環境
先進的で特色ある教育
先進的なデータサイエンス専攻教育プログラム
STEP01
専門基礎科目群
「基本的な知識・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など今後必要になるスキルを身につける。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する。
STEP02
専門科目群
「分析を活性化する可視化手法の獲得」
データサイエンス演習Ⅰ、Ⅱの中で、典型的な事例を通して、データサイエンスにおけるデータの可視化技術や分析手法を身につける。R、Pythonなどの機械学習向け言語の習得も図る。また分析対象となる基本的な知識と分析アプローチを獲得する。
STEP03
専門上位科目群
「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」
データサイエンス実践演習Ⅰ、Ⅱの中で、協力企業と連携してデータを提供してもらい、企業の課題解決につながるような実践的な解析を実施する。ビッグデータを取り扱い、IoT環境の構築、クラウド環境、AIプログラムの活用を行うことができる。
STEP04
コース別科目群・コース別上位科目群
「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する。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、質の向上を図る。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する。
ワールドワイドに活躍する人材を育てる環境
世界標準の学習支援ツール
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学生が身につける知識・技術
- 機械学習
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