大量のデータを効率的かつ、さまざまなツールや手法を使って意思決定に必要な情報を導き出すには、統計や数学の知識とコンピュータによる情報処理のスキルが必要になります。計算はコンピュータに任せるとしても、計算の考え方、どのようなデータを入力して計算させ、どのような出力を求めるのかを理解しておく必要があります。数学や統計を武器としてデータを処理するスキルが必要とされています。
データサイエンス専攻では数理統計、データサイエンス、情報科学の3領域の科目を体系的に学びます。
データを処理するための基礎となる数理的な思考を学びます。
データやAIを扱うための基本的な知識を学びます。
データを加工・処理するための情報科学の理論とスキルを学びます。
学びのステップ
単にデータを処理するだけでなく、大局的な視点からどのように考えるか着眼点も重要になります。
データを集めることから、データをどのように処理してどのように意思決定するかに社会の要求はシフトしています。経営学や経済学の知識はどのように意思決定するかを支える基礎となります。
人口が増えない日本がこれからも成長を続けるためには、パラダイムシフトが求められます。企業においてもAIを活用し、AIに任せられることはAIに任せ、人間でないとできない業務にシフトさせる動きがあります。家庭でもAIは活躍しています。知らず知らずのうちに活用しているAIとのかかわりはビジネスだけでなく、社会全体や私たちとのかかわりからも考えていく必要があります。
当サイトに記載の内容は2022年4月現在の情報です。当サイトにて順次新しい情報を提供いたします。