埼玉県（所在地都道府県）／大学学部（部門種別）
立正大学
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データサイエンス学部
特色
- 文系・理系問わない幅広い授業
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データサイエンスを学ぶうえでは、問題をデータから発見する文系的な発想とデータを用いて解決していく理系的な視点が必要となってきます。データサイエンス学部には文系・理系問わず幅広い授業があります。まず初年次では、全ての学びの土台となる一般教養や外国語、キャリア、スポーツと保健などについて学ぶとともに、データサイエンスの土台となる専門科目の基礎（専門基礎科目群）を学びます。２年次からは「データサイエンスの基礎・発展科目群」「価値創造基礎・発展科目群」の履修が始まります。データサイエンスの基礎・発展科目群では、データサイエンスの礎となる数学や統計学、情報科学、プログラミングなどの基礎や、それらを発展させた高度な内容について学びます。価値創造基礎・発展科目群ではデータサイエンスが実践的に利活用されている分野（ビジネス・観光・社会・スポーツ）の基礎や、それらを発展させてより実践的に利活用する方法を学びます。その他にもフィールドワークやインターンシップといった実務に直接触れることができる科目も準備されており、これらを履修することで自身の将来について深く意識することもできます。詳細リンク（外部サイトへ）
- 様々な資格取得のバックアップ
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データサイエンス学部では様々な資格を取得、あるいはチャレンジすることが出来ます。たとえば、教職課程を履修し単位を取得することで高等学校教諭一種免許状（情報）を取得することができます。認定資格である「GIS学術士」「社会調査士」などといった多様な資格も取得することが可能です。さらに、情報処理技術者試験やITパスポート試験、統計検定といった将来に役立つ様々な資格取得についても特別講座の開設やeラーニングシステムの導入などを行い、積極的に支援しています。
- 卒業後も連携できる開かれた研究・教育体制
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データサイエンスの日進月歩の技術進歩に対応するため、卒業生が大学に戻って情報交換や新知識習得の機会や最新情報が提供される場を用意しています。また、卒業生や連携先からのフィードバックを得て教育内容をダイナミックに変化させるなど、卒業生とのネットワークを活かした教育・研究体制の構築を目指します。
本学部の目的
- 目的
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データサイエンス学部は、データ分析のエキスパートとして、現代社会・経済の諸問題をデータから発見し、データを用いて解決していくことに貢献できる柔軟で深い教養と高いモラルを身に着けた人材を養成することおよびそのために必要な教育研究を行うことを、人材養成に関する目的その他の教育研究上の目的とします。
データサイエン
詳細リンク（外部サイトへ） - 設置学科の目的
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データサイエンス学科データサイエンス学部データサイエンス学科は、データ分析のエキスパートとして、現代社会・経済の諸問題をデータから発見し、データを用いて解決していくことに貢献できる柔軟で深い教養と高いモラルを身に着けた人材を養成することおよびそのために必要な教育研究を行うことを、人材養成に関する目的その他の教育研究上の目的とします。
詳細リンク（外部サイトへ）
- 3つの方針
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●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は、データサイエンス学部データサイエンス学科の課程を修め、下記の能力・資質を身につけた者に学位を授与します。
- ＜関心・意欲・態度＞
- データサイエンスの知識と技能を用いて、様々な分野において新たな価値を生み出すことに関心がある。
- データサイエンティストに必要なモラルを持ち、多様な価値観を持つ他者に共感し協働する豊かな感性を備えている。
- データサイエンスの知識と技能を実践的に応用し、実社会の諸問題をエビデンスに基づいて検証する態度を身につけている。
- ＜思考・判断・表現＞
- データサイエンティストとして実社会における諸課題を認識し、そのメカニズムを考察するとともに、解決に向けた論理的・批判的な提案を行うことができる。
- 実社会に関する幅広い教養を持ち、様々な現象の類似性や普遍性を表現できる。
- ＜知識・理解・技能＞
- データサイエンティストに求められる基礎的な知識・技能を身につけている。 ※以下、文字数不足のため詳しくはHPを御参照ください
詳細リンク（外部サイトへ）●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は、卒業認定・学位授与の方針に掲げる能力・資質を身につけるために、教養的科目、専門科目およびその他必要とする科目を体系的に編成し、講義・演習・実習を適切に組み合わせた授業を開講します。- 実社会に関する幅広い教養と様々な分野での価値創造に対する意欲を育むことを目的とし、教養的科目を設置します。
- データサイエンティストに求められる基礎的な知識・技能・モラルと実社会の諸問題をエビデンスに基づいて検証する能力を養うため、専門基礎科目群を設置します。
- データサイエンスを実践的に応用し、新たな価値を創造するために必要な「数理・データサイエンス・AI」の知識・技能を身につけるため、データサイエンス科目群を設置します。
- データサイエンスを実践的に応用し、新たな価値を創造するために必要な実社会に関する知識・技能を身につけるため、価値創造科目群を設置します。
- データサイエンティストとして実社会における諸課題を認識・考察・解決するための論理的・批判的思考能力を養うため、演習・実習科目群を設置します。
詳細リンク（外部サイトへ）●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、学科の教育目標に共感した、下記のような者の入学を期待します。
- データサイエンス学の専門的知識の修得に必要となる基礎的な学力を有している者。
- データサイエンスに対する強い知的好奇心と学修意欲を持つ者。
- 高等学校等の学習履歴にかかわらず、データサイエンス技術とその技術を活用することが出来る諸分野(ビジネス・観光・社会・スポーツなど)に強い関心を持ち、現代社会・経済の諸問題の解決に意欲を持つ者。
詳細リンク（外部サイトへ） - ＜関心・意欲・態度＞
