どんなことを学ぶの？

膨大なデータを使って社会の問題解決を目指す

データサイエンスとは、データを収集、整理、解析して事実や知見を導き出す学問分野です。具体的には、大量のデータを取り扱い、データの特性や構造を理解し、傾向やパターンを分析することで、問題解決や意思決定をサポートするための手法を開発する分野です。
データサイエンスは、主に統計学や機械学習や人工知能、データベース、ビジネス分析などの分野から成り立っています。データサイエンスに必要なスキルとしては、データ収集・整理、可視化、解析手法の選択や適用、モデル構築、予測、分類、最適化などがあります。

どんな授業や研究テーマがあるの？

1・2年次にデータサイエンスの基礎となる数学や統計学、プログラミング、データ分析を学びます。3年次以降で機械学習やデータ解析などのより専門的なことを学び自分自身の興味関心に合わせてテーマを決め、データサイエンスの側面から社会問題を解決できないかを研究していきます。
また、データサイエンスは幅広い分野の分析を行うため「ビジネス」や「金融」、「観光」などといった分野の学びをサポートする体制も整っています。

卒業後の進路や今後の展望は？

データサイエンスは、ビジネスや医療、金融、自然科学、人文科学など、様々な分野で活用されています。例えば、マーケティング分野では、消費者行動の予測や商品の需要予測を行うために、データサイエンスが活用されます。
データサイエンスは、現代社会においてますます重要性を増しており、多くの分野で活用されるようになっています。

つながりの深い高校の科目

数学／情報／物理／英語