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歴史
設置 2023
学科定員
ソーシャル・データサイエンス60
学部内容
社会科学とデータサイエンスが融合するソーシャル・データサイエンスの分野の考え方を修得し、社会に存在する課題を解決できるソーシャル・データサイエンスのゼネラリストの育成を目指す。
ビジネス・イノベーションに関わる経営学・経済学および社会課題解決に関わりの強い法学・政治学などを系統的に学び、社会科学、データサイエンスの体系的な知識を修得することができる。さらに企業や政策機関から提供されたデータをもとに解決策を検討するPBL(Project-Based Learning)演習やゼミナールを通じてビジネスの革新や社会問題の解決に対する方策を提案・実行する経験を積むことができる。
学部導入科目、学部基礎科目では、社会科学とデータサイエンスの基礎知識を身につけ、ソーシャル・データサイエンスの概論や、社会課題に対してデータサイエンスの手法を実践する上での倫理や法を学ぶ科目を履修する。また、統計学や回帰分析を実践的に学び、機械学習や人工知能をプログラミングと並行して手を動かしながら修得することができる。
学部発展科目では、ビジネス・イノベーション分析科目から「データに基づく経営意思決定」「マーケティングサイエンス」、社会課題解決科目から「エビデンスに基づく科学技術政策」「持続的発展のためのデータ分析」などを学ぶ。それにより、提案力・実践力を身につけることができる。
△新入生の男女比率(2026年) 男89%・女11%
ビジネス・イノベーションに関わる経営学・経済学および社会課題解決に関わりの強い法学・政治学などを系統的に学び、社会科学、データサイエンスの体系的な知識を修得することができる。さらに企業や政策機関から提供されたデータをもとに解決策を検討するPBL(Project-Based Learning)演習やゼミナールを通じてビジネスの革新や社会問題の解決に対する方策を提案・実行する経験を積むことができる。
学部導入科目、学部基礎科目では、社会科学とデータサイエンスの基礎知識を身につけ、ソーシャル・データサイエンスの概論や、社会課題に対してデータサイエンスの手法を実践する上での倫理や法を学ぶ科目を履修する。また、統計学や回帰分析を実践的に学び、機械学習や人工知能をプログラミングと並行して手を動かしながら修得することができる。
学部発展科目では、ビジネス・イノベーション分析科目から「データに基づく経営意思決定」「マーケティングサイエンス」、社会課題解決科目から「エビデンスに基づく科学技術政策」「持続的発展のためのデータ分析」などを学ぶ。それにより、提案力・実践力を身につけることができる。
△新入生の男女比率(2026年) 男89%・女11%
代表的な学べる学問
社会学・観光学・メディア学
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入試関連情報は、必ず大学発行の募集要項等でご確認ください。
掲載内容に関するお問い合わせ・更新情報等については「よくあるご質問とお問い合わせ」をご確認ください。
※「英検」は、公益財団法人日本英語検定協会の登録商標です。
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