特色

学部の特色

統計・情報系とビジネス系の両方の科目群を学びます。入門、基礎、発展とステップアップするカリキュラムで段階別に学修を進めていきます。1年次からゼミ（演習）に所属し、少人数・双方向の学びを卒業研究まで実施します。また、学外企業等との協働体験を積むプロジェクト型の学びにも取り組むことで、実社会で役立つ力を実践的に磨きます。

●特色の目的

学びの質の向上

社会貢献

各種連携（学校間・高大・産官学・地域等）

●特色を実現するための主な取組

特色ある教育施設・設備の整備（特色ある施設）

教育内容の体系化とその充実（カリキュラム）

少人数教育（教育方法）

実務から学ぶデータサイエンス

1年次から行われる企業・官公庁・地方自治体の実務家による講義では、社会や企業が抱える課題の発見や設定、解決策において、どのようにデータが活用されているかを実践的に学びます。幅広い分野の実務家による講義やディスカッションを通じて、データサイエンスを学ぶ意義を理解し、将来の選択肢を広げます。

●特色の目的

学びの質の向上

社会貢献

●特色を実現するための主な取組

学びの組織的な支援（学びの支援）

データ分析力、チームワーク、リーダーシップが養われるプロジェクト型学習（PBL）

企業と協働するプロジェクトに主体的に取り組むことで、データを分析・応用する力だけでなく、チームワークやリーダーシップも養われます。社会や組織において活躍する力を高めることができます。

●特色の目的

汎用的な力（学士力・社会人基礎力）の修得

研究活動

●特色を実現するための主な取組

教育内容の体系化とその充実（カリキュラム）

本学部の目的

目的

データサイエンス×ビジネスで文理融合の知見を備えた女性を育成します。

詳細リンク（外部サイトへ）

https://www.ds.otsuma.ac.jp/

設置学科の目的

データサイエンス学科

データサイエンスは、統計学や情報スキルを用いてデータを分析し、実務社会へ生かす学問です。卒業後の就職を念頭に、ビジネスへの応用に焦点を当て学びます。

詳細リンク（外部サイトへ）

https://www.ds.otsuma.ac.jp/

3つの方針

●ディプロマポリシー

データサイエンス学部データサイエンス学科では、以下の要件や能力を身に付け、学則に定める所定の単位を修得した学生に、卒業を認定し、学士の学位を授与します。

１．社会と人間に関する幅広い知識と教養を修得して、社会が抱える課題を見いだす能力を備えている。
２．数学や統計・情報等のデータサイエンスに関する基礎的な知識や技能及びそれらの応用能力を備えている。
３．ビジネスに関する経済学・経営学の基礎的な専門知識を有し、データの収集・整理・分析・活用の技能と結び付けて修得している。
４．ビジネスの知識とデータサイエンスの基礎的応用力を結び付けて、データを収集・整理・分析・活用するプロジェクトに貢献できる能力を備えている。また、多様な人々と協働し、様々な場面でリーダーシップを発揮しながら、主体性と倫理観を持って課題を発見し解決していく能力を備えている。

詳細リンク（外部サイトへ）

https://www.otsuma.ac.jp/aca...

●カリキュラムポリシー

データサイエンス学部データサイエンス学科では、卒業の認定に関する方針（ディプロマ・ポリシー）に掲げた目標を達成するために、次のような教育を行います。

１．データサイエンスの知識を社会や人間と関連付けて理解するため、幅広い知識と教養を修得できる全学共通科目を設置する。また、汎用的なコミュニケーション・スキルを向上させるため、英語科目を設置する。１年次には、少人数クラスの「入門演習」により、調査・考察のあり方、資料の扱い方、論文・レポートの書き方、口頭発表の手法など、大学の学びの基礎を身に付ける。また、情報化が進む中で求められる倫理やデータリテラシーに関する理解を深める科目や、データを収集・整理し批判的かつ適切に読み取る力を養う科目を設置する。
２．データサイエンスを学ぶために必要とされる基礎的素養を身に付けるために、「数学」や「統計」・「情報」の入門・基礎科目を設置する。「数学」や「統計学」、「情報学」の入門科目、基礎科目や、高校までの学習に応じてリメディアル科目も用意し、データサイエンスに対する興味、関心を育んでいく。・・・続きは詳細リンクから参照してください。

詳細リンク（外部サイトへ）

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●アドミッションポリシー

　データサイエンス学部データサイエンス学科では、卒業の認定に関する方針（ディプロマ・ポリシー）及び教育課程の編成及び実施に関する方針（カリキュラム・ポリシー）に定める教育を受けるために必要な、次に掲げる知識・技能、思考力・判断力・表現力等の能力を備えた人を求めます。

１．知識および技能
（１）高等学校における学習を通じて、「英語」、「数学」、「情報」、「国語」を含む幅広い科目の基礎的学力をバランスよく身に付けている人。
（２）データサイエンスを学ぶ上で必要な「数学」などの科目の基礎的な知識を有する人。​​​​​​
２．思考力・判断力・表現力等
データサイエンスと経済・経営に関する知識に基づいて、物事を論理的かつ多面的に考え、データを分析して課題の解決策を提案する力を身に付けたい人。
３．主体性を持って多様な人々と協働して学ぶ態度
社会の抱える課題に関心を持ち、他者と協働し、データを活用してビジネスに積極的に貢献したいという意欲を持つ人。

　以上のような入学者を選抜するために、筆記試験（小論文を含む）、面接、書類審査等を取り入れた多様な入試を実施します。

詳細リンク（外部サイトへ）

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