Focus
データから新たな価値を創造するデータサイエンティストの育成
データを有効活用するには、データベース、数理モデル、統計学の知識が必要です。ビッグデータから有用な情報を得るには、統計解析ソフトウェアの使い方やプログラミングを習得する必要もあります。情報工学科では、SAS、R、Pythonなどの統計解析ソフトウェアやプログラミング言語を使った講義や演習が複数用意されています。さらに、本学のデータサイエンスセンターと連携して、高度な技術を持ったデータサイエンティストの育成を行っています。
インターネットやスマートフォンを通じて、誰もが瞬時に大量のデータを収集できる時代を迎えました。しかし、情報を収集するだけでは、本当に有効な情報活用とはいえません。重要なのはどう情報を収集するか、そして収集した情報をいかに問題解決に活用するかです。世の中のさまざまな現象は一面的なデータ解析だけでは解き明かせませんが、複数のデータを多角的に分析・解析し、情報に新たな価値を付加することで、それを将来に役立てることができます。
DATA SCIENCE
寒水 孝司 教授篠崎 智大 准教授
データサイエンスが世界を牽引する時代に向けて、情報数理や統計学・機械学習を駆使してあらゆる領域にアプローチする
広い意味で捉えると、本学科の全教員がデータサイエンスの専門家といっても過言ではありません。そのため、本学科では、情報数理や統計学・機械学習を中心に、その基礎理論を身に付けるだけでなく、データサイエンスの多くの応用分野に触れることができます。このようなデータサイエンスに強みをもつ本学科では、医療分野のデータサイエンス（医療統計学）にも力を入れています。
新型コロナウイルス感染症の拡大を例にしても、新規感染者数・重症者数・死亡者数の予測、患者の治療方針の検討、ワクチンの有効率の検証、さらにその接種戦略の策定など、現代の医療はデータに基づく議論が中心的な役割を果たしています。ただし、データがあるだけでは問題は解決しません。データから科学的な知見を得るには、医療統計学の考え方が必要です。データサイエンスが世界を牽引する時代に向けて、医療統計学の専門家という選択肢も本学科には用意されています。
Focus
データから新たな価値を創造するデータサイエンティストの育成
データを有効活用するには、データベース、数理モデル、統計学の知識が必要です。ビッグデータから有用な情報を得るには、統計解析ソフトウェアの使い方やプログラミングを習得する必要もあります。情報工学科では、SAS、R、Pythonなどの統計解析ソフトウェアやプログラミング言語を使った講義や演習が複数用意されています。さらに、本学のデータサイエンスセンターと連携して、高度な技術を持ったデータサイエンティストの育成を行っています。
Career
予想される進路
情報系企業、統計的知識を生かせる製薬企業、金融系企業でのデータアナリストなど