ビジネスデータサイエンス学科

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する。

本学部を卒業するために身に付けるべき知識・能力・態度に加え、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、以下の能力を身に付けているものとする。

１）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
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す。

２）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指す。

３）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す。

ビジネスデータサイエンス学科では、卒業認定・学位授与の方針（ディプロマ・ポリシー）に従って、以下のようにカリキュラム（教育課程）を編成し、これを実施する。

１）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付けるために、(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する。なお、３つの科目群同士には相互に密接な関連がある。 (a)ビジネス科目群
本科目群は、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構成される。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」「サプライチェーン・マネージメント」「金融工学」などの科目がある。
(b)データサイエンス科目群
本科目群は、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構成され、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す。例えば、「確率論」「統計学」「機械学習基礎論」「最適化手法」などの科目がある。
(c)データエンジニアリング科目群
本科目群は、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構成され、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修得を目指す。例えば、「情報処理」「データ構造とアルゴリズム」「ソフトウェア工学」などの科目がある。情報処理の活用に関する演習科目も多数設置する。

２）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・実験科目、実務家による講義や演習などを設置する。

３）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う。