【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
学部・研究科等の学事暦
【文理融合型カリキュラム】
本学部のカリキュラムでは、情報、統計関連科目のほか、経済、経営等の文系の授業も開講しています。データを管理、加工、処理、分析する情報や統計といった理系のスキルに加え、データの背景にあるものは何かを熟知し、分析結果をどう価値創造に活かすのかという文系的要素も必要なためです。また、ビジネス分野の第一線で活躍する方々のお話を聞く機会も多数設けており、幅広い知見を身につけることが可能です。
【興昧に応じたコース配属】
令和７年度入学生より、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。 コース配属はどちらのコースの内容を中心に取り組みたいかで決定されます。具体的には、卒業研究の主指導教員を選択する（ゼミ選択する）ことで決定されます。すなわち、主指導教員が属するコースが、学生自身の配属コースとなります。講義の選択科目についてはコースによる推奨はあるものの、履修上の制限はありません。
【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、2年次では統計学、情報学の基礎を身につけるとともに、応用分野におけるデータ分析の実例を学びます。3、4年次では各種領域科学におけるデータ分析の手法を学び、実際のデータを使い実践経験を積み重ねていきます。それに加え、より高度な人工知能や統計手法、問題解決スキルを磨く少人数でのゼミ授業など、各自の興味に応じた魅力的なカリキュラムを用意しています。
【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。