About 学部概要
近年、統計学、機械学習、AI（人工知能）等を用いてデータを分析し、有用な知見を引き出せる素養を持った「データサイエンス人材」が企業や行政等において必要とされています。また、地元企業からは、地域を先導する人材として、データサイエンスの素養や経営マインドを持った人材育成への期待が高まっています。
データサイエンスと経営学は非常に親和性が高く、経営学で企業・組織・社会活動について学び、データサイエンスの手法を用いてマーケティングや経営に関する事象を解析し、新たな知見を発見することが、社会実装教育を実践する上で非常に重要です。
データサイエンス経営学部の教育プログラムを通して、実践的・科学的なアプローチから課題を発見・解決し、社会に実装する力を身に付けることができます。
Study 学修内容
データサイエンス経営学部では、「データサイエンスと経営学の教育・研究・地域貢献を推進することによって、未来社会「Society5.0」に適合した地域産業・地域経済の成長に貢献する」ことを基本理念として掲げています。この理念を遂行するためには、地域産業の新しい課題に対応して実際の現場で実践的に行動できることが求められており、そのためにはデータサイエンスの専門的知識・技術と経営学の専門的知識を共に身に付け、社会実装に向けてそれらを応用できることが重要です。そこで、データサイエンス経営学部では、以下の３点に特徴付けられる「分野複眼」の教育プログラムを実施します。
Admission 入試情報
【入学定員】55名
【選抜方式】一般選抜（前期日程及び後期日程）、総合型選抜
データサイエンス経営学部では、高校で身に付けた文系・理系両方の知識を活用しながら学びます。そのため、入学者選抜においても、文系志望者・理系志望者双方に配慮した試験を実施します。
一般選抜（前期日程及び後期日程）の共通テストでは、「地理歴史・公民2科目（200点）、理科1科目（100点）」または「地理歴史・公民1科目（100点）、理科2科目（200点）」のどちらでも受験することができます。
また、一般選抜（前期日程）の個別学力検査では数学及び英語を課しますが、英語重視の「文系型」または数学重視の「理系型」のどちらかを出願時に選択する方式とします。
入学者選抜の詳細については、以下のウェブサイトをご参照ください。
※出願にあたっては、各選抜の学生募集要項を必ずご確認ください。
Faculty 教員紹介
Career 進路・就職
データサイエンス経営学部では、未来社会「Society5.0」に適合した地域産業・地域経済の実現に貢献する人材を育成します。
【育成する人材像】
- ① 企業や行政等の組織において、経営学的視点から現在及び将来の課題を見つけ出し、それらの本質を読み解くとともに、各企業や組織の強みを活かしながら、それぞれの状況に適した柔軟なマネジメントができる人材
- ② 従来の縦割り的な学問体系で対応できないような多様化・複雑化した課題を、データを基にして科学的に分析し解決することができる人材
- ③ 組織の中でデータサイエンス及び経営学の複眼的視野を持って他者と協働作業するとともに、諸課題を解決するための知識と技術を、課題解決、意思決定、及び新しい価値の創出に繋げることによって社会に実装することができる人材
卒業生の進路としては、データサイエンティスト、データエンジニア、経営アナリスト、マーケター、営業・企画管理者等を想定しています。