【データサイエンスって何？】
データサイエンスとは、社会に溢れているデータから《価値》を引き出す学問です。
ICT（情報通信技術）の進化した現代では、あらゆるビジネスや医療、教育、行政などにおいても、高度なデータ処理能力、データ分析力が必要となっています。データから有益な《価値》を引き出すためには、これらの能力に加え、様々な分析経験を積むことが求められています。
学部・研究科等の特色等
【日本初「データサイエンス学部」教育の特色】
本学部は、データサイエンスについて本格的に学べる日本で初めての学部です。１学年150名の精鋭データサイエンティストの皆さんを育成します。そのため、あらゆる分野のデータを扱う能力を育成し、データから価値を創造するスキルを身に付けるため、先端の情報技術、高度な統計手法、統計ソフトウェアによるデータ分析法、様々な分野の生データを実際に用いた課題解決・価値創造について学びます。
◆価値創造にふさわしい文理融合型カリキュラム
◆現場のデータを用いた、課題発見、データ分析、問題解決、価値創造
◆情報・統計を始め、医学、社会学、公的機関・企業経験者などの多様な専門分野の教員による多彩な教育
【文理融合型カリキュラム】
データを管理、加工、処理、分析をするためのスキルは情報や統計のスキルなので理系的ですが、分析結果を価値創造に生かすためには、データの背景を十分に知る必要があり、多くの場合、文系的素養が必要となります。
本学部のカリキュラムでは、情報、統計関連科目ばかりではなく、経済、経営等の文系の授業も開講されます。また、ビジネス分野の第一線で活躍をしている方々の話を多く聞くことができる授業もあり、幅広いスキルを身につけることができます。
【興昧に応じたカリキュラム作成】
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）と価値創造科目（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昧に応じた授業を受講することで、情報、統計、価値創造それぞれに特化した知識や経験を深めていくことができます。
【情報学と統計学の双方に習熟したデータサイエンティストの養成】
1年生のカリキュラムは、データサイエンスの基礎となる情報学、統計学の基礎を徹底的に学習し、修得することができます。3年次になると、データを扱う各領域に関する授業が充実し、自らの問題関心に応じて、様々な領域のデータ分析に関する知識を学ぶことができます。
【データ駆動型PBL演習】
PBLとは Project Based Learning の略であり、現場のデータを用いた少人数の演習を通して成功体験を積みます。1年次には「DS入門演習」2年次には「DS応用演習」でデータ分析の基礎固めを経験し、3・4年次の「DS実践価値創造演習」にて、自らの問題関心に近い領域のデータを分析します。