年次3データサイエンスと価値創造に関する知識・スキルを磨き、さまざまな課題に取り組みます。〈演習科目〉◦ゼミナールⅢ◦ゼミナールⅣ◦卒業研究・卒業論文年次2データサイエンスと価値創造の基礎知識・スキルを修得。カリキュラムツリーを参考に科目を履修します。〈演習科目〉◦ゼミナールⅠ◦ゼミナールⅡ〈データサイエンス発展〉◦インターネットデータ収集技術◦機械学習Ⅱ◦機械学習Ⅲ◦テキストマイニング◦特徴量エンジニアリング◦ネットワーク理論◦統計学および実習Ⅳ◦数値モデリングとシミュレーション◦時系列解析◦社会調査実習Ⅰ◦社会調査実習Ⅱ〈価値創造発展〉◦金融データ分析◦実証経済分析◦計量経済学◦応用計量経済学◦EBPM◦サービスデータサイエンス◦計量マーケティング◦観光マーケティング◦イノベーションマネジメント◦ホスピタリティマネジメント◦グローバルビジネス◦気象データ解析◦データサイエンスのための気象学Ⅱ◦データ分析のための物理Ⅰ◦データ分析のための物理Ⅱ◦空間データ解析Ⅱ◦リモートセンシング◦スポーツアナリティクスⅠ◦スポーツアナリティクスⅡ◦トレーニング科学◦データサイエンスによるスポーツコーチング◦コーチング基礎◦コーチング実践年次4これまでの学びを土台に、データサイエンスと価値創造に関係する卒業研究に取り組みます。年次1ログラミング・経済・経営等を体系的に学びます。〈データサイエンス基礎〉◦マルチメディア◦データベース◦機械学習Ⅰ ◦プログラミングⅡ◦プログラミングⅢ ◦線形代数学◦線形代数学演習◦幾何学 ◦応用数学◦統計学および実習Ⅱ◦統計学および実習Ⅲ◦社会調査の基礎◦社会調査の設計と実査〈価値創造基礎〉◦経済指標の読み方◦金融論 ◦ミクロ経済学◦マクロ経済学◦公的ミクロデータ分析◦経営組織 ◦経営戦略◦観光経済学◦スポーツツーリズム◦空間情報システム学Ⅰ◦空間情報システム学Ⅱ◦空間データ解析Ⅰ◦ドローン講義◦データサイエンスのための気象学Ⅰ◦アスリートのためのデータサイエンス◦スポーツ戦略・戦略分析演習◦コンディショニング演習◦スポーツパフォーマンス分析◦ゴールセッティングとプランニング◦メンタリングマネジメント〈演習科目〉◦フィールドワーク◦ドローン実習授業授業Focus onデータサイエンス入門094 ARCH 20264 年間の基礎となる情報・数学・プ※教養的科目および専門科目の必要最低単位数以上を修得し、卒業基準単位数を充足します。〈専門基礎〉◦データサイエンスの世界◦データサイエンス入門◦データサイエンス応用基礎・AI の世界◦プログラミングへの招待◦数学への招待◦統計入門◦統計学および実習Ⅰ◦微分積分学◦情報リテラシーⅠ◦情報リテラシーⅡ 必修科目〈専門基礎〉◦プログラミングⅠ◦微分積分学演習◦ビジネスデータサイエンス◦観光とデータサイエンス◦自然科学・GIS とデータサイエンス◦スポーツデータサイエンス選択科目※学部間相互履修制度がある学部もあります。詳細は各学部へお問い合わせください。 ※カリキュラムは変更される場合があります。学びの基礎を修得データサイエンスと価値創造の基礎を学ぶ機械学習Ⅰデータサイエンスを価値創造に生かす計量マーケティング卒業研究でさらに探究する卒業基準単位数：124 教養的科目：≧24 専門科目：≧80※2025年4月1日入学者の場合。本学のカリキュラムの特色を紹介しながら、実際の活用事例も交えた講義からデータサイエンスのフロンティアの概要を理解します。 機械学習の基礎の一つ、教師あり学習（重回帰、ロジスティック回帰等）、教師なし学習（クラスタリング、主成分分析等）を学びます。顧客アンケートやPOSデータなどの非実験データからマーケティング仮説を実証する際の因果分析手法について専門的に修得します。発展的なAI、統計やプログラミングについて学ぶことができます。将来、IT系の企業への就職をめざす人におすすめです。＃ 機械学習 ＃ プログラミング ＃ 統計学 ＃ シミュレーション ＃ 社会調査 地理情報システム（GIS）、リモートセンシング、ドローンなどの先端技術や物理・気象現象に関わるデータ解析について学びます。＃ GIS ＃ リモートセンシング ＃ ドローン ＃ 物理 ＃ 気象 ビジネス、経済、観光や社会に関わる多様な知識やデータ解析について学べます。データに基づいて経済・社会価値を創造する力を養います。＃ ビジネス ＃ 経済・経営 ＃ 観光 ＃ 金融 ＃ 政策データによる戦術立案や選手のパフォーマンス分析、コーチングなど、スポーツの発展に役立つデータ解析を学びます。＃ スポーツ ＃ チームワーク ＃ コーチング ＃ パフォーマンス ＃ トレーニング ＃ 戦術・戦略学びの領域学びの領域学びの流れ学びの流れビジネス・社会におけるデータ利活用を学ぶスポーツにおけるデータ利活用を学ぶ高度なAIやプログラミングを学ぶ先端技術や自然現象のデータ解析を学ぶ4つの領域から将来取り組みたい分野を選ぶ。実社会で生かせるスキルと創造力を磨く。
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