公立はこだて未来大学

データサイエンスについて

情報技術の発明や発達にともなって、私たちは自然科学、経済、医療などさまざまな分野でビッグデータを手に入れることができるようになりました。これらのデータに潜む重要な情報を抽出するのがデータサイエンスです。
データサイエンスはデジタル時代の「読み・書き・そろばん」であり、現在、すべての学生は文理の分野を問わず、数理・データサイエンス・人工知能（AI）を適切に理解し、それを活用する基礎的な知識、技術を体系的に習得することが求められています。
文部科学省はこれらの教育を促進する目的で「数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度」を実施しており、本学も「同プログラム（リテラシーレベル）」に認定されています。

公立はこだて未来大学・数理・データサイエンス・AI教育プログラム

公立はこだて未来大学・数理・データサイエンス・AI教育プログラムは、文部科学省科学省の「数理・データサイエンス・AI教育プログラム（リテラシーレベル）」（認定期間：2027年3月まで）、「数理・データサイエンス・AI教育プログラム（応用基礎レベル）」（認定期間：2028年3月まで）に認定されています。

未来大らしいデータサイエンスで新たな可能性の扉を開こう

いま、膨大な数のデータから、新たな意味や価値、法則、関係性などを見出すことのできる人材が求められています。本学は開学から情報科学を専門としている、データサイエンス関連の豊富な研究事例を持つ大学として、実社会においてデータサイエンティストとして活躍できる人材の育成に取り組んでいます。
「未来大らしい」データサイエンスの特徴をご紹介します。

データサイエンス関連分野の専門家集団から学べる

データサイエンスには、情報処理や数学などの分析・統計に関する知識から、データを最適な形式で集計し可視化するスキル、データに隠されたパターンを見つけ出す機械学習や統計モデリングのスキルなど、さまざまな専門知識が必要です。本学にはそれらの専門家が揃っています。

各コースの専門性に応じた系統的なデータサイエンス教育

本学のカリキュラムは、1年次の「データサイエンス入門」から始まり、2年次からのコース配属後はコースの専門性に応じたデータサイエンス教育が展開されます。例えば、情報システムコースや高度ICTコースでは分析にとどまらずシステムとしてどう実装し、社会に役立てるかといったことを学び、情報デザインコースであれば社会に出てデータを集めるフィールドワーク系に関することを学ぶことができます。また、複雑系コースでは数理モデリングの手法から予測困難な社会現象を科学的に扱う技術を学び、知能システムコースではデータサイエンスと車の両輪のような関係である人工知能をいかにデータ分析に活用するかを学ぶことができます。
このように、本学ではどのコースを選んでも、系統的にデータサイエンスを学ぶことができるカリキュラムになっています。

データサイエンス関連の豊富な研究事例

未来大で行われてきた研究には、データサイエンスに深い関係があるテーマが多いのが特徴です。先進的かつ地域社会に寄与する研究をもとに学ぶデータサイエンスは、単なる机上の空論ではありません。データサイエンスがどのように社会と関わり、人々の幸福に寄与するのか、研究事例をもとにそれを学ぶことができるのも、本学の大きな強みです。

研究事例

データサイエンスの「学び」に触れる

データサイエンスの学びについて、教育内容と講義を再編集した動画を紹介します。
ニーズが日々高まっているデータサイエンスの「学び」に触れてみてください。

FUNオープンユニバーシティ① －データサイエンス入門－

FUNオープンユニバーシティ② －パターン認識－

全学生および社会人を対象とした独自の履修認定プログラムについて

本学は情報科学に特化してきた大学として、これまでも機械学習、深層学習、応用数学、情報工学など、データ解析・処理に関連した先端研究を行っており、データサイエンスの知識と応用を学ぶ環境が整っています。また、これらの高度なデータサイエンスを習得することを目的として、全学生および社会人を対象とした独自の履修認定プログラム「データサイエンスオープンプログラム（DSOP）」を実施しています。

履修証明プログラム『データサイエンスオープンプログラム（DSOP）』