データサイエンスとは、様々な対象のデータを適切な方法で収集・解析を行い、新しい事実を浮かび上がらせる研究手法です。プログラミングを含む「コンピュータサイエンス」、データからパターンを見つけるための「数学&統計」、「ビジネスや専門領域の知識」を総合的に学ぶ学際的なアプローチです。
IoT(Internet of Things)やテクノロジーの 発展・活用により、企業・自治体・教育機関等において、ビッグデータが蓄積されていますが、十分に利活用するには至っていないのが現状で、データサイエンティストが即戦力として求められています。
ダブルメジャーが未来を切り拓く‼︎
履修年次 | SDP必履修コア科目
原則、全ての科目(計24単位)を履修する必要があります |
SDP選択科目
積極的に履修することをお勧めします |
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4年次 |
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3年次 |
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2年次 |
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1年次 |
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※カリキュラム・科目は変更することがあります。
※一部学部・学科はSDPの対象外となります。詳しくはお問合せください。
上の表は右スライドしてご覧いただけます
「データサイエンスとは?」から始まる入門的授業
日常に溢れるデータの利活用について、データサイエンスの観点から学ぶ
企業・自治体への訪問を予定
日常の身近なデータをもとに、2つ以上の変数の分析方法を学ぶ授業
例えば、「コンビニ」のアンケートデータをもとに、3大コンビニの特徴を分析したり、「グミ」を試食して、ポジショニングマップを作成してマーケティング戦略を立てる
研究テーマとデータサイエンスの関わりを実践的に学ぶ授業
企業や自治体との連携を予定
SDPの最大の特色は、桃大の既存の経営・経済・金融・社会・福祉・法律・国際・言語・スポーツ健康などの学問領域からのアプローチができることです。また、本学の教育特色である人文・社会科学、リベラルアーツの強みを活かし、データサイエンティストとして、公平性、包括性、多様性といった「倫理」を学ぶことができます。
更に、南大阪、和歌山、奈良といった地域(企業や地方自治体)との連携が可能であり、当プログラムに参画する学生はデータサイエンスの実践経験を積むことができます。
▪ 金融
▪ 商社/エネルギー・資源/物流・運送
▪ 小売・卸/生活関連
▪ 観光/サービス/娯楽・レジャー など