コンピュータシステム学科 データサイエンス専攻 Department of Computer Sience

データサイエンス専攻 とは

2020年4月より、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 専攻が始動いたしました。
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 でーた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。

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メンバーの声

データ分析の方法次第で新しい価値が見えてくる
栗原宏綺 データサイエンス専攻
ニュースを見たり、社会の流れを考えたりした時に、AIの技術が役立つ場面が今後増えてくると感じ、本専攻を選択しました。

専任長メッセージ:富樫 敦 特任教授

DS-togashi.png世の中のあらゆるデータに今までにない意味を持たせる。

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。

なぜ今「データサイエンスが必要なのか」

情報学部コンピュータシステム学科 水野教授

データサイエンスとは世の中に溢れているビッグデータ、オープンデータを利活用する だけではありません。そして可視化されたデータに基づきディスカッションを行い、問題 解決への新しい知見を探るのです。そしてデータを的確な手法で分析や検証することで、 意思決定に寄与できるような提案を行います。
最終的に判断するのは人間ですが、そのための判断材料を高い精度をもって提供するの がデータサイエンスの社会的意義と言えます。今までは人の経験や勘に頼って判断してい たことをデータサイエンスの手法を活用することで、現場の問題を効果的に解決し、延い ては社会やビジネスの仕組みすら変えることができる可能性があるのです。

視覚色彩研究とデータサイエンス

情報学部コンピュータシステム学科 櫻井准教授

視覚色彩研究を行っている櫻井准教授。色とは何か、また自身の研究とデータサイエン ス分野についてお話ししてくださいました。またデータサイエンス専攻の学生のための部 屋「データサイエンス実習室」の取りまとめをされており、データサイエンス専攻の学生 が学びやすい空間づくりに取り組んでいます。