データサイエンス学部データサイエンス学科学びの特徴学びの特徴Point092 ARCH 2026 なく、ビジネス・社会・観光・スポーツ等、理系・文系を問わず興味を持てる応用科目を多数用意しています。学間のため、実社会におけるデータのリアルな利活用方法を身をもって学び経験することを重視しています。どの分野で研究や実務の経験を持つ専 任 教員から、実 践 的なデータ利活用について学ぶことができます。文系・理系どちらにも開かれたカリキュラム数理・情報・AI等の基盤科目だけで企業や組織と連携したリアルな学びデータサイエンスは非常に実践的な多様な分野で実績ある教員陣による教育体制ビジネス・社会・観光・スポーツなータサイエンスのなかでも発展が著しい「スポーツ」について、本学科では関連授業を多数開講しています。「スポーツアナリティクスⅡ」では、データサイエンスの基礎知識の実践の場として、さまざまな測定機器を用いたスポーツのデータ収 集から分 析・可 視化までの方法を一通り学びます。この日の授業では、GPSデバイスで400m走の位置情報を0.1秒ごとに取得。次の授業では、取得データを用いて位置情報の可視化や速度・走行距離の解析を行います。測定機器は最先端のデータが取得できるものを揃えています。需要が増えているスポーツアナリストをめざす上でも、この学びが大いに役立つはずです。成塚 拓真 准教授データサイエンスは、さまざまな事象から問題を発見する独創性と、データを用いて論理的に解決する視点が必要です。本学科では「文理融合型」のカリキュラムで個々の能力を伸ばします。授業授業デデーータタでで視視るるススポポーーツツ。 。先先端端機機器器でで測測定定手手法法をを修修得得デFocus OnFocus On112233
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