データサイエンス学部

・人間社会や自然環境に対する問題意識や見識を涵養するために全学共通教養科目を、また読解力、表現力、論理的な思考力を涵養するために語学科目を設け、データサイエンティストとして活躍するための基礎的な素養を身に着けさせる。各項目の到達度を試験などにより評価する。
・統計学と情報学の専門知識及びデータサイエンティストとしての基礎的な能力を育成するために、統計学と情報学の専門的知識の習得と、それらの知識を用いた情報機器操作能力の養成を図る。統計学と情報学の専門的知識習得の到達度は試験などを行い評価する。情報機器操作能力は、試験、レポート、プログラミング課題等により複合的に評価する。
・多様な領域でのデータ駆動型価値創造を導くための実装力を養成するため、多様な領域に関する講義科目を設けるのみならず、対応する演習によって実装力を養う。各領域に関する専門性習得の到達度を試験などにより評価する。
・データサイエンティストとしてのデータ利活用力、コミュニケーション力、組織目標追求力を養い、さらにデータを扱うものとして哲学・倫理・政治などについてバランスのとれた見識を養成するために、少人数による課題解決型演習科目を設ける。各種能力を評価するため、演習の成果のレポートやプレゼンテーションによる報告などを実施する。
・全ての科目において、授業外学習への取り組みを促すための課題を設定し、学習習慣を身につけさせ、その成果に対して評価を実施する。
・様々な領域における問題群から自律的に課題を設定し、背景を調べ、多様な領域において革新的な価値を創造する力を育成するために、卒業研究を課す。提出された論文を通して、課題発見、問題の設計、データの収集及び分析、課題解決というデータ駆動型価値創造の各プロセスに関する達成度を総合的に評価する。

　本学部で実施されるカリキュラムは、データサイエンス科目（データエンジニアリング系（情報関連）科目、データアナリシス系（統計系）科目・データ解析系科目）と価値創造基礎・応用科目（経済、経営系科目、多分野における価値創造の実例紹介、価値創造の実践等）の2つに大きく分けられています。これらの授業から自分の興味に応じた授業を受講することで、情報のエキスパート、統計のエキスパート、価値創造のエキスパートになることも可能です。
【データエンジニアリング系科目】
　情報学とプログラミングによる演習を行います。
【データアナリシス系科目】
　統計学とその基礎である数学について学びます。
【価値創造科目】
　データサイエンスの応用事例などを学びます。

データサイエンス学部生は３年次進級時に「データサイエンスコース」「ＡＩイノベーションコース」いずれかのコースへ配属されます。
【データサイエンスコース】
　統計分析、ビジネス価値創造、情報一般、機械学習、 IoT、プログラミング、調査、シミュレーション、数理解析、因果分析など、データサイエンスの幅広い領域が該当します。
【AIイノベーションコース】
　データサイエンスコースの領域を含んだうえで、特に AI（人工知能）を活用したデータサイエンスを中心に学びます。画像、テキスト、音声、マテリアルといった非構造型データの深層学習などが典型的な例です。音楽や絵画といったアート領域のデータサイエンスも含みます。

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・データエンジニアリングとデータアナリシスの専門知識とスキルを修得し、データサイエンスの基礎的力量を備えている。
・データサイエンスの基礎を応用して、多様な領域でのデータ駆動型価値創造を導くための実装力を備えている。
・多様なコミュニケーションの力量を備え、データ利活用の現場で相互補完的な専門性を有する仲間と協力して、組織目標を追求できる。
・データ駆動型価値創造社会の哲学・倫理・政治等について、バランスのとれた見識を有している。
・上記のようなデータサイエンティストの専門的力量とイノベーティブな心の習慣を背景に、卒業後の現場での課題に対応して、自律的な学習を進めることができ、多様な領域における価値創造のための創造的イノベーションにも貢献できる。

　転学部を志願できる者は、一般選抜試験において入学した者で、本学の他の学部の第1年次に在籍するものとする。
編入学費用内訳（検定料30,000円、入学料282,000円、授業料（年額）535,800円、学生教育研究災害傷害保険料・学研災付帯賠償責任保険料・後援会費等の諸経費として約 55,000 円）