立正大学

学びの基礎を作る専門基礎科目群

様々な分野にわたる教養的科目に加えて、専門基礎科目群ではデータサイエンスを学ぶための基礎的な数学や統計学、情報科学、AI入門などを配置しているので、無理なくデータサイエンスを学ぶ基礎を積み上げていくことができます。

また、データサイエンス学部特有の「データサイエンス入門」というオムニバス連続講義を用意しています。新たな分野でどのようなことを学ぶのか、という学びの方向性を示します。

データサイエンティスト能力を身につけるデータサイエンス科目群

デジタル社会のデータリテラシー、プログラミング、情報セキュリティといった「データサイエンス基礎科目」では、データサイエンティストとして必要な判断力、データ解析の技術など、データサイエンスの基礎を修得し、応用へとつなげていきます。

また、機械学習やテキストマイニングなど最先端の研究に触れることで、より高度なデータサイエンティストをめざすための「データサイエンス発展科目」も用意されています。

価値創造を実践する価値創造基礎・価値創造発展科目

「価値創造基礎科目」では、ビジネス、観光、社会、スポーツなど、様々な分野の知見を深めてデータサイエンスとのつながりを知るための基礎的な知識や技能を学びます。そこで学んだ知識や技能を社会で実践的に活用し、課題解決に応用する能力を得るための科目が「価値創造発展科目」です。

さらに、より実践的なフィールドワークやインターンシップなどを通して、社会に新たな価値を創造していくことができる実力を養います。

「キャリアにつながるデータサイエンス」の学びを通じて、データサイエンティストの基盤を支える堅実かつ柔軟な学生を育て、進化するビッグデータの時代を継続的に担い価値創造に貢献する人材を輩出していきます。

主な進路

一般企業の営業や広報担当、企業や国家・地方公務員などにおけるデータ管理担当、観光・サービス業におけるマーケティングやコンサルティング職、企業のホームページやSNSなどを通じた情報提供・情報技術関連職など。

キャンパスまでの交通

入学検定料（併願割引制度あり）

一般選抜35,000円
大学入学共通テスト利用選抜15,000円

卒業生とのネットワーク

データサイエンス学部では、卒業生とネットワークを築き、卒業生に対しても、常にデータサイエンスに関する最新情報を提供します。同時に、社会で必要とされる技術や問題意識に関し、卒業生や関係者からフィードバックを得て、教育内容を変更することをめざします。