數據科學學院
數據科學系
什麼是數據科學?
現在,不論國內外,在商務、保健醫療福利、行政等廣泛領域,分析數據,經常制定新的戰略是常識。
為此,平時就必須培養“發現課題”、“收集資訊”、“分析”、“發現新的知識”的力量。
雖然是有系統理論的“資訊科學”,但也是商務等不可或缺的“實學”,這就是數據科學。
掌握了通過基於數據的統計思考來解決課題的數據科學的人才,也就是所謂的“數據科學家”,今後有望在全世界的各個領域活躍。
Feature 1
- 分析顧客資訊、購買履歷、網站的閱覽履歷等,在網站上向用戶提出“很有可能購買的商品”。
- 物流公司在將商品配送到各種各樣的地方時,分析配送量、地點、時間、卡車的台數、天氣和交通資訊等,制定了成本和時間等優化的配送計畫。
Feature 2
- 通過分析在醫院積累的龐大醫療數據,儘可能減輕醫生和護士的負擔,同時有助於疾病的早期發現、預防和治療。
- 通過分析醫療大數據,找出導致疾病的遺傳因子和新藥的來源物質,為新藥的創造做出了貢獻。
從分析的數據中創造出新價值的數據科學系的學習
為了讓學生自身掌握解決社會和組織所面臨的課題和為創造新價值做出貢獻的知識和能力,會進行系統性的授課。在1～2年級學習數學、資訊和程式設計基礎知識的基礎知識之後,在2～3年級學習統計分析方法、包括人工智慧在內的演算法知識和技能。同時,也掌握了作為處理數據的技術人員的倫理觀和責任感。通過1～4年的時間,培養交流能力、演講能力和創造性的思考能力。
培養的人物形象和文憑政策畢業認定·學位授予的方針
下關市立大學數據科學學院通過熟練設計、分析、活用各種各樣的數據所需的數理統計、資訊學、社會科學相關的理論和實務,培養能夠為解決社會和組織所面臨的課題和創造新價值做出貢獻的人才。
- A.
- 通過統計和相關數理科學的知識和活用這些分析的經驗,掌握了收集、整理、分析數據,邏輯地考量從中得到的知識的能力。
- B.
- 擁有資訊管理、分析、人工智慧等演算法相關知識,並且通過在計算機上表現這些知識的經驗,掌握了分析、活用各種形式的數據,能夠恰當處理的能力。
- C.
- 通過結合各領域固有的知識來學習商務或保健領域的數據分析是如何進行的,在理解數據在社會中發揮作用的同時,掌握了處理數據所需的倫理觀和責任感(道德)。
- D.
- 可以和各種各樣的人合作進行適當的交流,可以簡單易懂地傳達使用的分析方法和結果的統計解釋。
在校生VOICE
在擁有高技能的老師的指導下,學習實用的技術。
數據科學系2年(截至2025年4月1日)
石井友善(廣島縣修道高中出身)
數據科學系的魅力之一就是技術高超的老師們。在分析實際數據並制定有效措施等的“數據科學入門演習”中,在諮詢行業出身的教授的指導下學習了很多實用的技術。另外,在上課外也磨練了技能,在“數位相機”中獲得了優勝。現在的目標是在畢業之前開發在數字控制器上發表的解決方案,發展到運營階段。
教育課程的編制和實施方針課程政策
在數據科學學院,為了讓學生掌握文憑政策中所示的知識和能力,將根據以下方針編制和實施課程。
- A.
- 在1～2年後學習了關於數據科學的數學基礎知識的基礎知識之後,在2～3年後學習為了掌握有關統計分析手法的廣泛知識和技能的授課科目·演習科目。
- B.
- 在1～2年級學習了資訊和程式設計相關的基礎知識之後,在2～3年級學習了包括人工智慧在內的演算法相關的廣泛知識和數據分析、活用技能的講義科目和演習科目。
- C.
- 在2～3年級學習商務或醫療保健領域數據分析的科目。同時,通過講義和積極學習型科目,掌握作為處理數據的技術人員的倫理觀和責任感。
- D.
- 通過1～4年的時間,為了掌握交流能力、演講能力和創造性的思考力,學習演習科目、專案型學習科目、畢業研究。
- E.
- 關於進修成果的評價,為了確保客觀性和嚴格性,關於白線巴士上記載的各授課科目的達成目標的達成度,使用成績評價的方法和基準(定期考試、報告等)多方面、綜合地評價。
授課科目介紹
臨床研究概論
大的目的是理解醫學研究的各個階段的統計上的注意點和程序的概要,包括癌症治療等醫藥品開發。掌握臨床試驗的設計、分析、解釋的一系列流程,以及積極研究、向後研究的臨床研究的研究計畫書(程序)製作的各種技能。實施以小組為單位的專案,學習臨床研究的整體技術。
文本挖掘
文本挖掘是指從SNS、部落格、口碑等各種媒體上發布的文本形式的數據中,利用數據科學技術提取有益資訊的技術。通過統計方法、深度學習等分析文本數據,通過映射、圖表化,可以將資訊視覺化,發現新的知識。在本課程中,我們將學習文本挖掘技術、應用例子等。
資訊系統論
從身邊的資訊系統中,考慮資訊系統是什麼,一邊使用模擬器一邊學習資訊系統所需的網路知識。並且,在考慮資訊安全的重要性的同時,通過構建Web伺服器和數據庫伺服器等聯合起來的資訊系統,培養實踐性的力量。最後學習資訊系統構築時的要件定義,學習設計、構築資訊系統的流程。
數據科學入門演習
在數據科學備受矚目的今天,不僅要求“處理數據”,還要求“用數據解決問題,創造價值”的能力。在小組工作中模擬體驗從課題定義、假設立案到數據收集、加工、數據分析、對策立案的分析專案的流程。個人在學習推進各工序的技能和經驗技術的同時,也挑戰作為團隊提出好的對策建議的試行錯誤和創意辦法。
專業教育課程
| 1年 | 2年 | 3年 | 4年 | ||
|---|---|---|---|---|---|
| 專 門 基 基 |
數學、資訊基礎 | 數學基礎 資訊社會及資訊倫理 線性代數學 資訊學概論 DS程式設計入門 概率論 |
解析學 數據庫 幾何學 數理統計學 網路技術論 演算法論 |
||
| DS入門・基礎 | 數據科學入門 數據科學入門演習 |
數據科學基礎 數據科學演習 資訊與職業 |
|||
| 數據分析活用 | 定量數據分析 回歸分析 類別卡數據分析 表格數據數理分析 數據手持 人工智慧概論 時間序列分析 貝斯統計學 |
定量數據分析演習 統計建模 類別卡數據分析演習 表格數據數理分析演習 數據挖掘 機器學習 數字信號處理技術 統計的社會調查法 文本挖掘 模式識別 社會網路分析 統計的社會調查法演習 數據分析演習 |
|||
| 演習與畢業研究 | 科羅基岩I | 研究倫理 | DS專案 科羅基岩II |
畢業研究 | |
| 專 門 應 用 |
商業數據 科學 |
經營資訊概論 資訊系統論 經營資訊系統論 |
作業系統研究 市場研究 電子商務論 數理優化 業務數據分析 |
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| 健康數據 科學 |
流行病學和公共衛生學概論 保健醫療學概論 |
遺傳學概論 藥理學概論 感性數據處理 醫療健康資訊學 生物資訊學 臨床研究概論 生物統計學 |
|||
※課程可能會有所改變。
關於數理、數據科學、AI教育計畫
數據科學學院推薦按照數理、數據科學、AI教育強化協會制定的課程模式,由數據科學專業科目構成的程序履修。
實踐性地學習近年來越來越重要的網路安全知識
企業持有的數據是企業重要的財產,同時也包含了從顧客那裡保管的重要資訊的情況也很多,所以通常通過管理資訊的系統,即資訊系統被妥善管理。
可取得的駕照・資格
根據規定的學分修得(選擇製),可以取得以下的駕照和資格。
● 中學教師一種執照(數學)
● 高中教師一種執照(數學)
● 高中教師一種執照(資訊)
● 社會調查士
設想的進路
畢業後將運用數據科學的專業知識,在廣泛的行業中作為企劃、行銷、系統工程師,或者在公共機關和醫療機關從事與醫療保健相關的業務。
● 製造業、零售業、廣告業、出版業 ● IT和資訊通訊業 ● 行政 ● 保健與醫療機構(包括大學醫院) ● 製藥公司 ● 研究所智囊團 ● 金融機構(銀行、保險、證券等) ● 研究生院升學等
D教學樓
1樓有很多人可以參加講義和演習的教室和學生的休息空間,2樓到4樓設有學生研究室和教師研究室。如果有不明白的地方可以馬上商量,實現了學生和教師之間距離的近。
問答
- Q
我在高中是文科,可以學習數據科學嗎?
- A
數據科學家無論是文科還是理科,都能找到目標。原本數據科學是在活用數學、統計學、機器學習、程式設計等理論的同時,分析數據,創造新價值的學問。為此,對社會、經濟、人的理解也是必要的,文科性的品味也是有用的。
- Q
我不太擅長數學,能跟上課嗎?
- A
大學考試程度的數學知識最低限度是必要的,但是不一定需要高度的數學知識。入學後,作為“專業基礎科目”,學習有關數據科學的數學基礎。另外,利媒體學習的體制也在準備中。
- Q
畢業後能活躍的領域是什麼樣的領域呢?
- A
能夠活用龐大積累的大數據的人才,今後不論官民,在廣泛的領域都會被要求。特別是在本校,可以設想在“商務數據科學”和“健康數據科學”這兩個支柱上實踐性地學習,作為企劃、市場分析師、SE等活躍起來。
教師介紹
從專家們那裡深入廣泛地學習,著眼於未來的“數據科學”。