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私立大学/東京

オオツマジョシダイガク

大妻女子大学 データサイエンス学科

大妻女子大学 データサイエンス学部 データサイエンス学科

定員数:
90人

データサイエンス×ビジネスで文理融合の知見を備えた女性を育成する

学べる学問
  • 経済学

    さまざまな経済現象を統計によって分析する

    家計から国家、世界を対象にお金の流れを、統計、調査、分析を通して理論的、包括的、実践的に探る学問。経済学を武器に国際問題や環境問題へのアプローチも可能。

  • 経営学

    企業とその活動を実務的に研究する

    経済学に比べてより現実のビジネスや経営方法に近く実践的で実務的。生産、販売、人事、財務など企業経営のノウハウを理論や実務研修、調査実習を通してつかむ。

  • 商学

    企業活動を客観的に評価するための理論と実践を学ぶ

    商学は、物を売り買いする、いわゆる商売(ビジネス)や企業の経営について学ぶ学問です。この学問に固有の理論や分析方法はなく、経済学や心理学、社会学といった学問分野の理論を応用して研究を進めます。いわば、さまざまな学問の詰め合わせ的な性質を持った学問といえるでしょう。

  • 数学

    数字という世界共通の言語を使って、数、量、図形などの性質や関係を研究

    数学は、理工系の全ての学問の基本であり、コンピュータ、機械全般、医療、経済などの根底を支える学問。講義や演習を通して数が持つ理論と可能性を幅広く学ぶ。

  • 情報工学

    コンピュータ・ソフトウェアの理論や技術を身につける

    効率的な情報処理を行うコンピュータの開発をめざす。コンピュータ自体やソフトウエアの基礎から、高度な情報処理技術について学んでいく。

目指せる仕事
  • 営業

    商品や企画を売るため、企業の最前線で活躍する

    取引先の開拓と、営業活動を行う。取り扱う商品により営業方法も異なり、店舗営業型、ルート営業型、窓口営業型、新規開拓型営業などさまざま。どちらにしても会社の利益をあげるための重要な仕事。売り上げを伸ばすためには、自分の提案内容や、お客様との人間関係が大きなポイントとなる。

  • 企画・調査

    会社の事業戦略のおおもとになるデータを収集・分析し戦略の方向性を示す

    民間企業などで、事業戦略を定める際、その基礎となるさまざまなデータを収集し戦略の方向性を示す仕事。業績の詳細な分析、市場規模や消費者のニーズの調査、予算シミュレーションなど、緻密な作業と分析力が必要とされる。あらゆる業種の企業にあり。

  • 商品企画・開発

    過去の販売データや消費者の嗜好を分析して新しい商品を生み出す

    メーカーなどで新しい商品を企画し、開発する担当者。過去の販売データやトレンド、競合する商品の特徴、消費者から寄せられた声などを分析し、魅力的な新製品を企画。価格設定や販売戦略まで携わるケースも多い。今は、過去に売れた商品を踏襲しても売り上げが伸びなくなっているので、今までにない画期的な商品、独自の工夫を凝らした商品が求められている。その意味で商品企画・開発に期待される役割は大きくなっており、大ヒット商品を生み出した企画・開発担当者はマスコミなどで注目されることも少なくない。

  • システムエンジニア(SE)

    効率的なシステムを考え、設計する

    ユーザーの目的にかなったコンピュータのシステムを設計する仕事。システム開発に必要な情報を分析する技術力はもちろんのこと、柔軟な思考力、想像力が必要とされる。システムを設計するのが仕事になるので、コンピュータの知識だけでなく、システム化する物に関する知識が必要になる。

初年度納入金:2025年度納入金 154万250円 
年限:4年制

大妻女子大学 データサイエンス学部 データサイエンス学科の学科の特長

大妻女子大学 学科の特長1
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データサイエンス学部 データサイエンス学科の学ぶ内容

これからのビジネスに必要な4領域「情報・統計・経済・経営」をMIXして学びます
統計・情報系とビジネス系の両方の科目群を学びます。入門、基礎、発展とステップアップするカリキュラムで段階別に学修を進めていきます。

データサイエンス学部 データサイエンス学科のカリキュラム

産学協働で課題解決に取り組むプロジェクト型の学び
1年次から企業・地方自治体・官公庁の実務家による講義が行われます。3年次には、企業と協働してチームで実践的に学ぶプロジェクト型授業を開講。プロジェクトに主体的に参加することを通じて、データを分析・応用する力だけではなく、チームワークやリーダーシップを身につけることができます。

データサイエンス学部 データサイエンス学科の授業

「AI基礎」
AI(人工知能)の定義や歴史、画像認識・自然言語処理などの応用事例を学び、データ分析のための機械学習・ディープラーニングの基礎、生成AIの活用も学びます。
「多変量データ解析」
商品の売り上げ個数と気温や来客者数など、複数の変数に関するデータをもとに、変数間の関連について分析する統計的手法を、実際のデータを分析しながら学びます。

データサイエンス学部 データサイエンス学科の先生

データサイエンス学部に14人の教員が集結
データサイエンス学部では、情報・統計・経済・経営 の各分野に精通した 14人の教員が新たに集結。データの分析からビジネスへの応用まで、最先端の知識と実践的な学びを提供します。第一線で活躍してきた教員陣による指導のもと、データサイエンスを基礎から応用まで深く学べる環境が整っています。

データサイエンス学部 データサイエンス学科の施設・設備

プロジェクト型学習など実践的授業にも対応した新教室を設置
新たに設置された教室は、実践的な学びを重視した設計となっています。グループワークやディスカッションをはじめ、双方向型の演習授業に適したレイアウトが特徴です。可動式の机や椅子、可動式電源ポートを活用することで、授業内容に応じて自由に配置を変更でき、より柔軟な学習環境を実現しました。

データサイエンス学部 データサイエンス学科のスペシャル情報

  • point データサイエンス学部 データサイエンス学科

    データ×ビジネス(経済・経営)の学びで実社会が抱える課題を発見・解決する力を身につけます。

    近年、デジタル人材への需要が社会で急激に増加しています。ビジネス(経済・経営)×データの学びを通じて、実社会が抱える課題を発見・解決する力を身につけ、文系も文理融合系も理系も価値創造を目指します。自立して学び働き続けることができる女性の育成を目標とした新しい学部学科です。

    大妻女子大学のスペシャル情報

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データサイエンス学部のOCストーリーズ

大妻女子大学 データサイエンス学部 データサイエンス学科の学べる学問

大妻女子大学 データサイエンス学部 データサイエンス学科の目指せる仕事

大妻女子大学 データサイエンス学部 データサイエンス学科の資格 

データサイエンス学部 データサイエンス学科の取得できる資格

  • 学芸員<国> 、
  • 司書<国>

データサイエンス学部 データサイエンス学科の目標とする資格

    • ITパスポート試験<国>

    統計検定 ほか

大妻女子大学 データサイエンス学部 データサイエンス学科の就職率・卒業後の進路 

※ 想定される活躍分野・業界

データサイエンティスト、システムエンジニア、マーケッター、企画、人事などとしての活躍が期待できます

大妻女子大学 データサイエンス学部 データサイエンス学科の入試・出願

大妻女子大学 データサイエンス学部 データサイエンス学科の問い合わせ先・所在地・アクセス

〒102-8357 東京都千代田区三番町12番地
TEL03-5275-6011

所在地 アクセス 地図
千代田キャンパス : 東京都千代田区三番町12 都営新宿線、東京メトロ有楽町線・南北線「市ケ谷」駅A3出口から徒歩 7分
JR総武線「市ケ谷」駅から徒歩 10分
東京メトロ半蔵門線「半蔵門」駅5番出口から徒歩 5分
東京メトロ東西線「九段下」駅2番出口から徒歩 12分

地図


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