データサイエンス学部
東京
ビッグデータ×人工知能(AI)で、新たな価値を創造するデータサイエンティストを目指す
募集人数：90
初年度納入金：153.36 万円
※初年度納入金には、教材費など消費税のかかる金額が含まれる場合があります。 前年度実績で記載されている場合、含まれる税率が異なることがありますので、 正確な金額については各学校にご確認ください。
| 学科・コース名 | 募集人数 |
|---|---|
| データサイエンス学科 | 90 |
武蔵野大学 データサイエンス学部の特長
社会で活かせる知識とスキルを学ぶ実践型授業
データサイエンスやAIを使って社会の課題を発見し、解決することを目的とした実践的な授業を展開しています。1年次後半から卒業まで行われる「未来創造プロジェクト（PJ）」では、学生のうちから企業との共同研究や官公庁からの委託研究に携わることで、実社会の課題を解決するためにデータサイエンスやAIはどう活かせるのかという手法や視点、考え方を、体験を通して身に付けます。実際に本学科の学生が授業で得た研究成果は国内外の学会でも評価を受けており、2019年の学科開設からわずか4年で国際学会と国内学会あわせて100以上で発表し、25以上の論文が受賞をしています。
文系・理系の垣根を超えた多様な学び
イノベーションのためには、技術だけではなく文学・音楽・芸術などの文系的要素も必要になります。そのため本学科は文系学生でも入学可能。数学・情報科目に関しても、主体的に学びを進められるようグループワーク、ｅラーニング等、充実した授業を行っています。
進路を想定した3つの専門コース
データサイエンティストに求められる能力を学生が身に付けられるよう、3つの専門コース「AIクリエーション」「AIアルゴリズムデザイン」「ソーシャルイノベーション」を用意しています。2年次後半から、3つの専門コースの中からメインとサブの2つのコースを選択して学びを深めていきます。
人類と人工知能(AI)
ビッグデータと人工知能のこれまでの歴史、我々との関わり合い等について、事例を用いて理解を深めます。実際のビッグデータに人工知能を適用することによってどのような知識エコシステムを生むのか、またその適用手法について実例を紹介しながら学びます。
データサイエンスプログラミング演習I
データサイエンス分野においてメジャー言語となっているPythonを用いて、データ分析に必要なクレンジング(前処理)手法やデータの可視化手法について学びます。
データサイエンス社会実践学習
実際に社会の現場を訪れることで社会的なイシューや課題を発見・発掘し、実践的に学ぶ科目です。国内の企業や地方自治体などと協力して、社会の生きた課題解決に、データサイエンスの知識・スキルを活用して取り組みます。
データサイエンス学部
AIに関するスキルを身に付け、データを読み解く分析力、データから新しい価値を生み出す創造力、イノベーション(革新)を起こすビジネス力を持った人材を育成。文系理系の枠組みにとらわれない、様々な背景を持つ学生が集い、ともに学びます。IT業界にとどまらず、 製造業、金融業、運輸業、医療、環境などあらゆる産業分野で活躍できるデータサイエンス分野の人材を目指します。
武蔵野大学 データサイエンス学部の入試情報
武蔵野大学 データサイエンス学部の問合せ先
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