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データサイエンス学科

問題の発見から解決まで取り組むための数理技術適用力を涵養する。

教員 / 11名

教員紹介

学科作成Webページ

海外実習

学ぶ内容

データサイエンス学科では、数学と情報科学の基礎の上に数理技術からなるデータサイエンスを修め、経営・環境・交通等に関するビッグデータの分析と機械学習などを活用して、多様な組織体において問題の発見から解決までの過程を支援できる人材を育成します。オペレーションズ・リサーチと統計学を基礎として、機械学習とビッグデータ解析について学び、様々な専門分野をもつ教員が有機的に連携し、企業との共同研究も積極的に行いながら、確かな基礎力に基づく柔軟で高度な応用力を養っていきます。

学科の特色

学科科目として、まずビッグデータ解析の基礎となるベイズ統計や統計学的手法、オペレーションズ・リサーチの基礎、数理技術プログラミングに取り組みます。3年次からは、機械学習などの人工知能技術について理論と実習を通じて学び、実データに対する適用事例等を通じて実践的なビッグデータ解析や人工知能技術の応用について理解を深めるとともに、研究室での演習がスタートして各自の研究テーマに沿った研究活動を進めていきます。

想定される進路

本学科の卒業生の進路としてサービス、流通、販売、IT、製造分野の企業や官公庁を想定し、担当する業務として、

  1. サービス、流通、販売分野の企業、または官公庁や教育機関での、データ分析、現況の問題把握、ならびに、それに基づく予測や解決策の提案
  2. IT 分野の企業での、数理技術を実装するソフトウェアの仕様定義や、製造分野の企業での、知的機械システムや情報通信機器の企画

などを想定しています。

学科長

理工学部/データサイエンス学科長 三浦英俊 教授(専攻分野:都市のオペレーションズ・リサーチ)

三浦英俊 教授

長期研究「都市のオペレーションズ・リサーチ」

都市で発生する問題を解決するためのさまざまな数理モデルの開発と研究を行う。

短期研究「交通ネットワークモデルを用いた経路の交差の解析」

近年の自動運転技術の実用化に対応して、都市全体で交差がなるべく発生しない経路の組合せについて研究する。