桃山学院大学
初の理系プログラム誕生!!

Super Data Science Program S D P

データサイエンスとは何か?

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。

FEATURES

SDPの
学びの特徴

Double Major

ダブルメジャーが未来を切り拓く‼︎

各学部の
基礎・専門的知識
×
SDPで学ぶ
データサイエンス・
マネジメントの
理論・実践力
情報を武器に課題を把握し、
解決策を提案できる人材
どの学部・学科に所属しても、データサイエンスを学ぶことが可能‼
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

4年次
  • 演習4/IV
  • データサイエンス海外演習
  • ビジネスのためのプレゼンテーション
  • 経営学のための統計
  • 経営学のための数学
  • 経済学のための数学入門
  • 数理科学入門
  • ビジネスのためのICT活用
  • プログラミング演習
3年次
  • 演習3/III
2年次
  • データサイエンス演習I
  • データサイエンス演習 II
1年次
  • SDP入門セミナー
  • データサイエンスと価値共創
  • データサイエンス入門
  • データサイエンス入門演習

※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

LEARNING...

SDP入門セミナー

「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

DS演習Ⅰ(定量データ分析)

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

データサイエンスPBL

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

演習(卒業研究テーマの例)

  • 東京の一極集中の背景と原因
  • 幸福度の規定要因
  • 理想子供数と実現子供数のギャップ
  • 地方自治体の課題解決
  • 株などの金融データ数理分析

演習(卒業研究テーマの例)

  • 建物避難やテーマパークのシミュレーション分析
  • 野球、サッカー、バトミントンなどの動作分析
  • SNSデータからわかる英語の変化

桃大の
リソースの活用

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。

卒業後の進路

想定する進路

  • IT関連
    /リサーチ
  • 医療/製薬
  • スマート農業
    /食品
  • 教育/スポーツ
    /メディア
  • 公共・
    地方自治体
  • 大学院
    /研究機関

取得を目指せる資格

  • Python 3 エンジニア認定基礎試験
  • AI 実装検定
  • G 検定
  • 統計検定 2級
  • データサイエンティスト検定(リテラシーレベル)
  • 情報セキュリティマネジメント
  • IT パスポート
  • 地域DXプロデューサー

他にも可能性が広がる

▪ 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

和泉キャンパスの
リソース活用

  • 5学部6学科の専門教育の視点からアプローチ
  • 複数学部の学生・教員による多面的、多様なアプローチ
  • リベラルアーツ(教養教育)を通して、普遍的かつ本質的なアプローチ

地域リソースの活用

  • 南大阪地域、和歌山など、様々な魅力や課題を持つ地域の生のデータを利用し、実践的な取組みが可能
  • 南大阪地域、和歌山に進出しているIT企業、ベンチャー企業との連携が可能
  • 関空や周辺地域との連携や学生参加型プログラムの実施が可能

実践的カリキュラム

  • 大学、連携企業・自治体、関連団体が有するデータを利用し、実践的なデータ処理・分析が可能
  • 地域や企業に赴き、実社会での体験および訓練が可能

 

SDP入試についてはこちらから