「経営システム工学科」は2021年度より「ビジネスデータサイエンス学科」に生まれ変わります。
「経営システム工学」は、人や組織を対象として、それらの問題の発見と解決のみならず、将来の目標を設定し、かつその達成のためにどのようにすればよいかを学術・実務両面から統合的に扱う科学技術です。
経営システム工学科ではこれまでにも、統計学や最適化の理論研究だけでなく、その応用にかかわる領域にまで幅広く、実績豊富な教員が在籍しています。そして、経営工学や情報システム分野なども含めた幅広い適用分野において、科学的理論と実践的技術を統合した教育を行ってまいりました。
ビッグデータ時代へと社会基盤が整う中、様々な産業においてデータ活用の良否が将来の成否に決定的に影響を与える時代を迎え本学科は、2021年度から「ビジネスデータサイエンス学科」としてさらに体制を強化し、総合力を誇る学びの場として高水準の教育・研究環境を提供してまいります。
また、学生のみなさんは、都心の後楽園キャンパスで4年間を過ごします。100%理系学部のデータサイエンス教育を通じて、社会の最前線で活躍できる力を伸ばすことができます。

データサイエンティストとは?

「高度なデータリテラシー」と「実社会の知識と技術」を兼ね備え、
社会のあらゆる分野において、ビッグデータを活用し
新しい未来を切り拓いていくことができる人材です。

データサイエンティストに求められる3つの力

ビジネスデータサイエンス
  1. ビジネス力
    データサイエンスを活用するのは実社会における様々な企業や組織です。 対象の組織における課題やその背景を理解した上で、ビジネス課題を整理し、問題を解決するための 適切なデータ活用方法を身に着ける必要があります。
  2. データサイエンス力
    多くの組織では、膨大なデータから有用な情報抽出をすることが求められています。 そのためには、高度な数学、統計学、機械学習、情報処理、最適化などの知識と技術を駆使して、データを構造化して整理し、 さらにその整理したデータの意味を与えたうえで分析することが必要となります。データサイエンス力とはこうしたデータから情報抽出をするための様々な知識です。
  3. データエンジニアリング力
    データサイエンティストは、データサイエンスに関する知識だけではなく、それを実装し運用できるようになるための エンジニアリング力を兼ね備えることが必要です。そのためにコンピュータで多種多様な大規模なデータを自在に操作し、 適切な処理を行うためのプログラミング能力なども求められます。

学科の学びでどんな力が身につくのか

  • ビジネス力
    企業や組織の問題解決に関する知識

    品質管理、生産管理、金融工学、企業データ分析、マーケティングリサーチ など

  • データサイエンス力
    データサイエンスを現実問題に適用する知識

    統計学、機械学習、オペレーションズ・リサーチ、深層学習(ディープラーニング) など

  • データエンジニアリング力
    データサイエンスを現実問題に適用する知識

    情報処理、プログラミング言語及び演習、データ解析、データ構造とアルゴリズム など

徹底したPBLで目指す、
アクティブラーニング型人材育成

PBL(Problem Based Learning;問題解決型学習)を通じて
基礎から身につけることができるので、
入学時の専門知識やスキルに関わらず、
高度なデータサイエンス知識や技術を身につけることができます。

卒業後、どんなフィールドで活躍できるのか

情報通信産業、製造業、インターネットビジネス、金融・保険業などをはじめ、あらゆる分野において活躍の道があり、また身につけた力は今後のビッグデータ活用時代の中でますます重要となってきます。
  • 情報通信産業

    情報通信産業

  • エネルギー業

    エネルギー業

  • 小売業

    小売業

  • 金融・保険業

    金融・保険業

  • 製 薬

    製 薬

  • 運輸・物流

    運輸・物流

  • ヘルスケア

    ヘルスケア

  • スポーツ

    スポーツ

  • 農業・畜産業・漁業

    農業・畜産業・漁業

  • アミューズメント業界

    アミューズメント業界

  • 製造業

    製造業

  • インターネット

    インターネット