データサイエンス学科の紹介
Japanese
English
CURRICULUM
本校カリキュラムのご紹介
本校カリキュラムにおける理論と実践３つの柱
１. カリキュラムの理論７科目
２.企業でのインターンシップとフィールドワーク
３. 国際感覚を身に付けるための海外研修
１. カリキュラムの理論７科目
２.企業でのインターンシップとフィールドワーク
３. 国際感覚を身に付けるための海外研修
２年間で学ぶ科目と内容
その他の科目
データビジュアライゼ－ション
kaggle、機械学習、ディープラーニング
プログラミング、人工知能（AI）
などデータサイエンティストとして必要な知識をバランスよく学ぶことができます。
SCHEDULE
１年次 データサイエンスの基礎知識を習得する
データサイエンスの基礎となる科目（統計学、数学、情報系入門、プログラミングなど）を中心に配置し、
2年次以降の実践科目の学習に必要な基礎知識を習得することを目標としています。
1年次時間割の例（時間・科目名は変更になる場合があります）
| 月曜日 | 火曜日 | 水曜日 | 木曜日 | 金曜日 | ||
|---|---|---|---|---|---|---|
| １ | 9:30〜11:00 | データサイエンス｜基礎 | 情報系入門｜基礎 | 数理統計学｜演習 | プログラミング｜基礎学習 | 数学基礎Ⅰ｜微積分、数Ⅱ |
| ２ | 11:10〜12:40 | 統計学｜データ可視化 | 情報系入門｜基礎 | 実践英語Ⅰ | プログラミング｜基礎学習 | 数学Ⅱ｜線形代数 |
| ３ | 13:30〜15:00 | コミュニケーション学 | 情報系入門｜基礎 | 実践英語Ⅱ｜ビジネス英語 | プログラミング｜基礎学習 | AI基礎｜隔週 |
| ４ | 15:10〜16:40 | ホームルーム | スタディサポート |
２年次 データサイエンティストとして即戦力となるための必要な専門知識・技能を習得する
データサイエンスや応用分野のより実践的な部分を学びます。
1年次に習得した基礎知識をデータサイエンスのより実践的な部分の習得へつなげるためにデータ解析、機械学習、フィールドワークなど
演習科目を中心にデータサイエンスの応用分野へ知識を広げデータサイエンティストとして即戦力となる専門知識、技能を習得します。
INTRODUCTION OF SPECIALISTS
講 師 紹 介
一流の講師陣と、充実したカリキュラムが本校の誇りです。
データサイエンティストを目指す皆さんは、ぜひ、本校で学んでいただきたいと思います。
鈴木 壮治 先生
橋本 雄 先生
中村 好雅 先生
LICENCE
目標とする資格
情報系資格
①ITパスポート
IT社会で働く上で必要となるITに関する基礎知識を習得していることを証明する国家試験です。
②基本情報技術者
IPAが実施しているITエンジニアの国家資格です。基本情報技術者試験では、ITエンジニアに必要とされる基礎的な知識や技能、実践力が問われます。
数学系資格
①統計検定2～4級
一般財団法人質保証推進委員会が実施している、統計学の知識や応用力を測る検定です。
②数学検定1～2級
算数・数学の実用的な技能（計算・作図・表現・測定・整理・統計・証明）を測り、論理構成力をみる記述式の検定で、公益財団法人日本数学検定協会が実施している全国レベルの実力・絶対評価システムです。
PG（プログラマー）系資格
①Python3エンジニア認定基礎試験
基本的なPythonの文法の知識を問う試験
②Python3エンジニア認定データ分析試験
データ分析に用いるライブラリや数学の知識が問われる試験
DS（データサイエンティスト）系資格
①G検定
機械学習をはじめとしたAI技術に関する知識を問う試験です。
②DS検定 （リテラシーレベル）
データサイエンティスト協会が認定する、データサイエンティストに特化した唯一の民間資格です。
FUTURE
進路について
・データサイエンティスト
・AI エンジニア
・loT エンジニア
・システムエンジニア
・ロボティクスエンジニア
・プログラマー
・データアナリスト
・コーダー などの職種
DATA SCIENCE
本校カリキュラムにおける理論と実践３つの柱
