Siデータサイエンス教育プログラム SiDS関連科目



SiDS関連科目とは
基礎リテラシーレベルの履修を前提とし て、 各学部教育および全学部教育 においてSiDS関連科目を学ぶことができます。将来的には、文系の学問とデータサイエンスの融合から新しい知の創出を目指します。以下の具体的な例をみるとイメージしやすいでしょう。

  • 経営学部の例
(1)タクシー乗降件数に関する統計情報や独自に収集したデータを多角的に分析し、スマートモビリティが支える未来の生活について提言する。
(2)定性分析と定量分析を組み合わせて、飲食店の“雰囲気”の正体を解明する。
(3)オリジナルのPOP広告を使った実験を通じて、シーンごとの有効な広告表現を探究する。

  • 商学部マーケティング学科の例
RTDコーヒーは、香りが消費者の商品選択の要因となり、実際の食品の併買行動に関与しているかを検証する。
RTD:Ready To Drink(買ってすぐ飲める)

  • 文学部の例
(1)相馬永胤英文日記を用いたテキスト分析で、相馬留学当時のニューヨークでの生活風景を可視化する。
(2)葬儀業界誌の記事中の英文テキストや画像の計量分析を行い、アメリカ人の生死観の研究に役立てる。
(3)テキスト?データの数量化によって客観的指標と主観的評価の関係を調べ、自動採点手法を開発する。

  • ネットワーク情報学部の例
AIで自分の理想にチャレンジ! 骨格認識AIを使い、スポーツ?Web会議?日常をスマート化する。

  • 人間科学部の例
<心理学科>
(1)ラットから象までさまざまな動物の動きを解析し、動物の心理を明らかにする。
(2)経験サンプリング法を用い、その時その場の状況、思考や感情、そして行動をリアルタイムで計測し、日常に潜む抑うつや不安などの要因を探る。
<社会学科>
(1)アンケート調査のデータから、どういう人の結婚時期が遅くなりやすいかを統計的に分析 
し、結婚に対する人びとの価値観の多様性を明らかにする。
(2)インタビュー調査をテキストマイニングの方法を用いて分析し、ファンがアイドルに求める要素を明らかにする。

  • 国際コミュニケーション学部日本語学科の例
(1) 言葉を大量に集めたビッグデータである「コーパス」の分析によって、過去100年の間に日本語の書き言葉がどのように変化したかを解明する。
(2)言語調査?アンケート調査やコーパスから収集した言語データを統計的に分析し、データが語ることを正確に読み解く「目」を養う。
開講科目
学部 学科 学修項目 科目
経済 現代経済 統計および数理基礎 統計学1?統計学2
経済統計論1?経済統計論2
経済数学基礎
経済数学1?経済数学2
生活環境経済 統計および数理基礎 現代社会と統計2
国際経済 統計および数理基礎 現代社会と統計2
法律

政治

経営 経営
ビジネスデザイン
統計および数理基礎 経営数学基礎演習(微分積分A)
経営数学基礎演習(微分積分B)
経営数学基礎演習(線形代数A)
経営数学基礎演習(線形代数B)
マーケティング?リサーチ
オペレーションズ?リサーチB
シミュレーション論
アルゴリズム基礎
データ構造とプログラミング基礎
プログラミング応用
Webプログラミング
時系列データ解析 ファイナンスと統計
テキスト解析 経営データ解析演習
データハンドリング 経営数学基礎演習(微分積分B)
経営情報論B
マーケティング?リサーチ
データ活用実践(教師あり学習) 経営データ解析演習
ファイナンスと統計
マーケティングとソリューションA
マーケティングとソリューションB
ビジネス研究D(AI?機械学習)
ビジネス研究D(AI?深層学習)
データ活用実践(教師なし学習) 経営データ解析演習
ビジネス研究D(AI?機械学習)
ビジネス研究D(AI?深層学習)
その他 ビジネス研究D(データの可視化)
マーケティング 統計および数理基礎

モデルとデータ分析A
マーケティングリサーチ
ビジネス数理基礎Ⅰ
ビジネス数理基礎Ⅲ
アルゴリズム基礎
データ構造とプログラミング基礎
プログラミングA
プログラミングB
時系列データ解析 統計学
データハンドリング モデルとデータ分析A
マーケティング情報
マーケティングリサーチ
情報システム
その他 情報社会と情報倫理
ビジネスモデルシミュレーション
情報ネットワーク
会計 統計および数理基礎

管理会計論
特殊講義(ビジネス数理応用)
アルゴリズム基礎
データ構造とプログラミング基礎
プログラミングA
プログラミングB
時系列データ解析 統計学
データハンドリング 財務情報分析論
業績評価会計論
情報システム
その他 情報社会と情報倫理
ビジネスモデルシミュレーション
情報ネットワーク
日本文学文化

英語英米文



歴史

環境地理 画像解析 リモートセンシング実習1
リモートセンシング実習2
その他
空間情報学1
空間情報学2
地理情報システム1
地理情報システム2
ジャーナリズム

ネットワーク情報 ネットワーク情報 アルゴリズム基礎 アルゴリズムとデータ構造1
データ構造とプログラミング基礎 アルゴリズムとデータ構造1
Webプログラミング
デジタルデータ基礎
コンピュータとネットワーク
時系列データ解析
テキスト解析
データ活用実践(教師あり学習)
データ活用実践(教師なし学習)
データマイニング
データハンドリング デジタルデータ基礎
データベース
データマイニング
人間科 心理

社会

国際
コミュニケーション
日本語 その他 日本語統計?情報処理
コーパス日本語学1
コーパス日本語学2
異文化
コミュニケーション


全学部 教養科目 統計および数理基礎 数理科学1a?数理科学1b
数理科学2a?数理科学2b
数理科学3b
※学部間相互履修制度により、他学部が開講する専門科目を履修できる場合があります(詳しくはこちらをご覧ください)
※シラバスはこちらをご覧ください