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ビジネスデータサイエンス学科

1．ビジネスデータサイエンス学科における教育上の目的

ビジネスデータサイエンス学科では、理工学部の教育研究上の目的に加えて、社会や科学における問題を自ら発見し、統計科学や最適化などの数理科学、プログラミング、データベース技術などの情報技術を基盤としつつデータを活用することで解決し、新たな価値を創出し、未来社会に向けたイノベーションを起こせる、グローバル対応力を持った人材の養成を教育上の目的とします。

2．ビジネスデータサイエンス学科における卒業の認定に関する方針（ディプロマ・ポリシー）

１）ビジネスデータサイエンス学科において養成する人材像

ビジネスデータサイエンス学科では、社会や科学における問題を自ら発見し、統計科学や最適化などの数理科学、プログラミング、データベース技術などの情報技術を基盤としつつデータを活用することで解決し、新たな価値を創出し、未来社会に向けたイノベーションを起こせる、グローバル対応力を持った人材を養成します。

２）ビジネスデータサイエンス学科を卒業するために身に付けるべき資質・能力

理工学部を卒業するために身に付けるべき資質・能力に加え、データサイエンスに関する知識や技術を応用して、社会に貢献できる人材として、以下の能力を身につけているものとします。

（A）グローバルな視点に立って多面的に物事を考えることのできる能力とそのために必要な素養。ここで、グローバルな視点とは、特定の個人や組織だけでなく他の人々や組織、社会的な見地から、現在だけでなく将来まで見通して考えること、工学的・技術的な側面からだけでなく人文・社会科学的な側面から物事を捉えることを指します。

（B）データサイエンティストに求められる専門技術に関する知識と、それを適用し組織・社会が直面する現実の問題を理解し、問題設定し、解決できる能力。具体的には、ビジネス力（品質、量・納期、コストなどの経営要素やその管理に関する知識、データを計画的に収集し解析できる能力、現象をモデル化し最適解を求める能力、情報システムおよびその設計生産に関する知識）、データサイエンス力（基本的な数学、統計学、機械学習、情報処理、最適化を理解し、使える力）、データエンジニアリング力（データサイエンスをシステムに実装、運用する力）を身につけ、それらを現実の問題に応用できるようになることを意味しています。

（C）種々の科学、技術および情報を横断的に活用して社会のニーズを満たすものを創り上げる能力。システム思考・目的思考の考え方で現実の組織・社会を観察・理解し、そこにどのようなニーズがあるかを発見できるようになること、他の技術者と協力してニーズに応える分析、モデリング、プロセス／アルゴリズム、システムを提案できるようになることを指します。

3．ビジネスデータサイエンス学科における教育課程の編成及び実施に関する方針（カリキュラム・ポリシー）

本学科は、その教育上の目的に基づき、卒業の認定に関する方針に定めた能力を身につけることができるよう、以下のようにカリキュラム（教育課程）を編成し、これを実施します。

①専門教育科目を履修するための基礎を修得するために、数学、物理、化学を総合教育科目3群および専門教育科目として1～2年次に設置します。物理と化学には実験も用意し、これらを通して事実を客観的に観察する力を身につけます。

②コミュニケーション能力と異文化に対する理解力を深めるために、外国語教育科目（英語、第二外国語）を設置します。

③専門技術だけにとらわれない幅広い視野を身につけるために、総合教育科目（人文社会系科目、体育系科目）を設置します。

④組織・社会が直面する現実の問題を解決できる能力や社会のニーズを満たすものを創り上げる技術を身につけるために、（a）ビジネス科目群、（b）データサイエンス科目群、（c）データエンジニアリング科目群の3つの専門科目群を設置し、幅広い科目群によってカリキュラムを構成しています。3つの科目群同士には相互に密接な関連があります。

（a）ビジネス科目群は、品質、量・納期、コストなどの経営管理の原則・手法に関する科目です。例えば、「品質管理」「生産管理」「マーケティング・リサーチ」「企業データ分析（またはプロフィットマネジメント）」、「サプライチェーンマネージメント」、「金融工学」などの科目があります。

（b）データサイエンス科目群はデータサイエンス技術を身に付けるために必要な数理に関する科目で、データ収集やモデリング、データ解析、最適解を求める能力等の育成を目指します。例えば、「確率論」、「統計学」、「機械学習」、「最適化手法」などの科目があります。

（c）データエンジニアリング科目群は、データサイエンスをシステムに実装するための道具である情報技術とその応用に関する科目で、プログラミング、システム設計、情報資源管理、ネットワーク技術などに関する知識の習得を目指します。例えば、「情報処理」、「データベース工学」、「ソフトウェア工学」などの科目があります。情報処理の活用に関する演習科目も多数設置しています。

⑤自ら問題意識を持って課題に取り組むため、また、組織における実際の問題を直に理解できるよう、PBLを含むデータサイエンスに関する演習科目、インターンシップ、実務家による講義や実験などを設置します。

⑥身につけた知識と技術を応用して問題解決のプロセスを実地に体験させると同時に、新たな学問的価値を創造し、その情報を発信する能力を育成するために、4年次には「卒業研究Ⅰ」「卒業研究Ⅱ」を必修科目として設置し、指導教員によるきめ細かな個別指導を行います。