データサイエンス教育研究センター

データサイエンス教育研究センターのミッション

人文・社会科学系の4学部からなる成城大学においても、数理科学のリテラシーを持ち、データ分析に詳しい人材の育成は教育目標の大きな柱の一つです。それぞれの分野の専門知識に加えて、データサイエンスの視点を兼ね備えた、次世代の社会を担う人材を育成します。

  • データサイエンスとは何か?

    急速に進歩した通信技術やIT技術を使って、社会の様々な情報が個人レベルで記録されているのが今日です。例えば、Twitter、Facebook、Instagramなどのソーシャルネットワークサービスや様々な口コミサイトへの投稿、オンラインショッピングでの購入履歴などです。また、携帯電話やスマホからの位置情報、通信機能を持つ車や各種電化製品からもたらされるデータも日々膨大な量になっています。これらのデータを上手に整理し分析すれば、背景にある個人の嗜好や行動パターンを知ることができ、それによって会社の経営や危機管理、生活の質の向上に役立てることができます。そのために必要なデータ分析の理論や手法がデータサイエンスです。

  • データサイエンスはどこで役に立つのか?

    マーケティング、商品開発や新たなサービスの提案をはじめとして、人事システム、生産や営業など企業活動にデータサイエンスは大いに役に立っています。また、災害時の危機管理、医療現場においても今後ますます重要になっていくでしょう。そのほかにも、データを利用して様々な売上予測や選挙結果の予測を行うことができます。サッカーや野球、バレーなどのスポーツでも、戦術やフォーメーションの立案に、もはやデータは欠かせません。アイデア次第でその活用は無限に広がります。

データサイエンス授業科目

データサイエンスに特化した科目群を全学生の共通科目として設置しています、本プログラムは、「概論」「入門Ⅰ・Ⅱ」「応用」など段階的に学べる6科目からなり、基礎から応用まで、学生それぞれの学習段階に合わせた授業を展開しています。人文・社会科学の専門知識をベースに、情報を活用する知識と技術が学べるデータサイエンスを加えることで、独創性を備えた教養人を育てます。



基礎を学ぶ(DS基礎力ディプロマ)

実践例を知る
データサイエンス概論

基礎的手法を身につける
データサイエンス入門Ⅰ、Ⅱ

学んだ手法を実践する
データサイエンス・スキルアップ・プログラム

応用する(EMSディプロマ)

課題の解決の方法を学ぶ
データサイエンス応用

課題を見つけ、解決する
データサイエンス・アドバンスド・プログラム

課外活動の支援

資格を取る(統計検定、G検定(機械学習)など)、コンテストに参加する(Kaggleコンぺなど)などの学生の活動を支援します。

データサイエンス教育研究センター 特別任用教授 辻 智(TSUJI Satoshi)

【プロフィール】

32年間、日本IBMの研究開発に従事し、2018年4月から現職。
IBM在職中は、開発エンジニアから始まり、後半は技術者・研究者の育成・活性化および大学との連携強化プログラムの開発推進を担当するとともに、IBM Watson、IBM Q (量子コンピューター)を世の中に広める活動にも尽力。2015年4月の成城大学におけるデータサイエンス概論の開講に向け、概論のコンテンツ・デザインを担当するとともにIBM 側のリーダーとして奔走。

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