データサイエンス副専攻
副専攻は、多様な科目からテーマに合致する授業科目を一つのまとまりを持った学問領域として体系的に構成し、主体的な学びの機会を提供するものです。
データサイエンスは、デジタル社会の「読み・書き・そろばん」と言われ、統計学や IT、数学、経営学などさまざまな研究分野から成り立つ学問です。私たちは、社会生活のすべてのシーンでデータを使っています。この先も人工知能（AI）の助けを借りながら、社会活動のすべてがデータとして蓄積され、瞬時に解析され、問題があればそれを発見し、対処していく必要があるでしょう。データサイエンスを扱うには、理系の情報などの知見が必要ですが、人文社会系の学問も重要視されています。データサイエンス副専攻は、文理融合を軸とし、これからの社会でよりニーズが高まるデータサイエンスのスキルを身につけることで、さまざまなキャリアへの道を切り拓くことができます。
データサイエンス副専攻 学修の目的⑴

1 ． 学部を問わず、卒業後の社会で必要とされるデータサイエンスの活用の基礎力を育成すること。
2 ． データサイエンスの進歩による社会の変化、技術の革新に対応する柔軟な力を養うこと。
⑵データサイエンス副専攻の学修により期待される人物像【経済学部】
現実の経済社会が直面する課題解決のための立案・評価には、証拠（エビデンス）に基づく政策立案（EBPM：evidence-based policy making）が必要です。経済統計をはじめとする様々な客観的データを適切に読み取り、経済理論にもとづいてデータを分析することで、課題の現状と解決の可能性を探っていくことが可能となります。近年、データについての適切な読み取り方、分析の考え方・方法などは、経済・経営・看護などの専門分野・研究対象に関わらず「データサイエンス」の理解と能力として共通化してきています。
経済学部の副専攻「データサイエンス」では、経済学の論理的・実証的な考え方に加えて、「データサイエンス」の知識・技術の基本を習得し、データにもとづく様々な議論・検証に参加できる能力をもった人材の育成を目指します。
【経営学部】DX（デジタルトランスフォーメーション）推進のベースとなるのは、「データサイエンス」の素養であり、それを担う専門家であるデータサイエンティストは、現代でもっとも需要が高い職業の一つとされています。
もちろんデータサイエンティストに必要とされる知識やスキルは、理系の技術のみならず、ビジネス・スキルとデータ分析能力も必要になってきます。経営学部の副専攻「データサイエンス」では、データ分析能力を持ったビジネス・パーソンを目指します。
⑶

副専攻の修了要件等
データサイエンス副専攻を修了するためには、所属する学部・学科が定める卒業の要件を充足した上で、中級・上級科目 2 単位を含む12単位以上を修得する必要があります。副専攻を修了した者には、副専攻修了証を交付します。交付を希望する者は、所定の手続きを教務課で行わなければなりません。
⑷

履修手続
データサイエンス副専攻の対象科目のうち、所属する学部・学科において開設されている科目を履修する

場合、通常の手続きにより履修登録を行うものとする。
所属する学部・学科に開設されていないデータサイエンス副専攻の対象科目を履修しようとする者は、授業科目担当者の許可を得なければならない。

⑸データサイエンス副専攻区分

入門

中級

上級教育課程〔2023年度以降入学者に適用〕

科目名

単位開講年次開講する学部・学科

情報リテラシー A

２

１

全学部全学科

情報リテラシー B

２

１

全学部全学科

統計学

２

１

全学部全学科

数学

２

１

全学部全学科

経済データ論２

１

経済学部経済学科

特別講義（データサイエンス関係科目）２

１

経済学部経済学科・公共政策学科
経営学部スポーツ経営学科・経営情報学科

経済統計論

２

２

経済学部経済学科・公共政策学科

計量経済分析

２

２

経済学部経済学科

ビジネス表計算２

２

経済学部経済学科
経営学部スポーツ経営学科・経営情報学科

データ科学

２

２

経営学部スポーツ経営学科・経営情報学科

データ分析Ⅰ２

２

経営学部経営情報学科

医療情報統計学２

２

看護学部看護学科

医療情報統計学演習

２

２

看護学部看護学科

特別講義（データサイエンス関係科目）２

１

経済学部経済学科・公共政策学科
経営学部スポーツ経営学科・経営情報学科

データ分析Ⅱ

２

３

経営学部経営情報学科

データ解析

２

３

経営学部経営情報学科

特別講義（データサイエンス関係科目）２

１

経済学部経済学科・公共政策学科
経営学部スポーツ経営学科・経営情報学科

データサイエンス カリキュラムマップ

経済学科
入門科目(講義)

教養または専門科目

中級科目(Excel)
専門科目

1年次2年次前期

上級科目(Excel & SPSS)

後期

前期

3年次
後期

前期

4年次
後期

前期

学科
後期

数学

統計学

経済データ論

経済統計論

経済学科

計量経済分析
情報リテラシーB
ビジネス表計算

データ分析Ⅰ

情報リテラシーA

データ分析Ⅱ

データ解析

データ科学
医療情報統計学

医療情報統計学演習

赤字は必修科目
太字：主専攻科目(人文科学系)

細字：他学部他学科科目(人文科学系)

太字：主専攻科目(理工系)

細字：他学部他学科科目(理工系)

データサイエンス カリキュラムマップ

公共政策学科
入門科目(講義)

教養または専門科目

上級科目(Excel & SPSS)

専門科目

1年次
前期

中級科目(Excel)

2年次
後期

前期

3年次
後期

前期

4年次
後期

数学

前期

学科
後期
公共政策
学科

統計学

経済データ論

経済統計論

計量経済分析
情報リテラシーB
ビジネス表計算

データ分析Ⅰ

情報リテラシーA
データ科学

医療情報統計学

医療情報統計学演習

赤字は必修科目
太字：主専攻科目(人文科学系)

細字：他学部他学科科目(人文科学系)

太字：主専攻科目(理工系)

細字：他学部他学科科目(理工系)

データ分析Ⅱ

データ解析

データサイエンス カリキュラムマップ

経営情報学科
入門科目(講義)

教養または専門科目

中級科目(Excel)
専門科目

1年次

2年次

前期

上級科目(Excel & SPSS)

後期

前期

3年次
後期

4年次

前期

後期

データ分析Ⅱ

データ解析

前期

学科
後期

数学

統計学

経済データ論

経済統計論

計量経済分析
情報リテラシーB
ビジネス表計算

データ分析Ⅰ

情報リテラシーA

経営情報学科

データ科学
医療情報統計学

医療情報統計学演習

赤字は必修科目
太字：主専攻科目(人文科学系)

細字：他学部他学科科目(人文科学系)

太字：主専攻科目(理工系)

細字：他学部他学科科目(理工系)

データサイエンス カリキュラムマップ

スポーツ経営学科
入門科目(講義)

教養または専門科目

上級科目(Excel & SPSS)

専門科目

1年次
前期

中級科目(Excel)

2年次
後期

前期

3年次
後期

前期

4年次
後期

前期学科
後期

数学

統計学

経済データ論

経済統計論

計量経済分析
情報リテラシーB
スポーツ

ビジネス表計算経営学科

データ分析Ⅰ

情報リテラシーA
データ科学

医療情報統計学

医療情報統計学演習

赤字は必修科目
太字：主専攻科目(人文科学系)

細字：他学部他学科科目(人文科学系)

太字：主専攻科目(理工系)

細字：他学部他学科科目(理工系)

データ分析Ⅱ

データ解析