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私立大学/東京

ムサシノダイガク

データサイエンス学部

定員数:
70人

ビッグデータ×人工知能(AI)で、新たな価値を創造するデータサイエンティストを育成

学べる学問
  • 情報学

    情報化が社会に与える影響などを科学的手法で分析する

    社会における情報の仕組みや流れ、ありようなどを、実習、演習、フィールドワークを駆使して明らかにし、人間や社会を探究する学問。情報の作られ方、収穫、伝達、利用法、システム構築など情報に関するすべてを対象に学ぶのが情報学です。「コンピュータやプログラミングについて学ぶ、理系の学問」というイメージを抱く人は少なくないかもしれませんが、情報技術の社会への浸透に伴い情報学の扱う領域も広がっており、今や理系だけに限られる学問ではなくなっています。情報学の知識や技術をもった人材へのニーズはさらに高まっていくに違いありません。就職などの将来性は、安定しているといえます。

  • 情報工学

    コンピュータ・ソフトウェアの理論や技術を身につける

    効率的な情報処理を行うコンピュータの開発をめざす。コンピュータ自体やソフトウエアの基礎から、高度な情報処理技術について学んでいく。

目指せる仕事
  • マーケットリサーチャー

    製品開発に欠かせない調査員

    モノ余りの時代には、ヒット商品を生み出すために、どんな人たちがモノを欲しがっているか、商品についての需要予測や消費者の嗜好動向、購入層、過去の販売実績、販売方法など市場の動きを正確に把握する必要がある。マーケットリサーチャーはこれら調査の専門家として社会調査やその結果を集計・分析する。

  • 企画・調査

    会社の事業戦略のおおもとになるデータを収集・分析し戦略の方向性を示す

    民間企業などで、事業戦略を定める際、その基礎となるさまざまなデータを収集し戦略の方向性を示す仕事。業績の詳細な分析、市場規模や消費者のニーズの調査、予算シミュレーションなど、緻密な作業と分析力が必要とされる。あらゆる業種の企業にあり。

  • 商品企画・開発

    過去の販売データや消費者の嗜好を分析して新しい商品を生み出す

    メーカーなどで新しい商品を企画し、開発する担当者。過去の販売データやトレンド、競合する商品の特徴、消費者から寄せられた声などを分析し、魅力的な新製品を企画。価格設定や販売戦略まで携わるケースも多い。今は、過去に売れた商品を踏襲しても売り上げが伸びなくなっているので、今までにない画期的な商品、独自の工夫を凝らした商品が求められている。その意味で商品企画・開発に期待される役割は大きくなっており、大ヒット商品を生み出した企画・開発担当者はマスコミなどで注目されることも少なくない。

  • WEBデザイナー・クリエイター

    使いやすいウェブサイトをデザインする

    インターネットのページをデザインするウェブデザイナーは、誌面のデザインとちがいナビゲーションのためのボタンの位置や、そのページに盛り込む情報の取捨選択など、画面になった時に利用者が、その画面を見て次の画面をわかりやすく選択できるような情報デザインの視点が求められる

  • システムエンジニア(SE)

    効率的なシステムを考え、設計する

    ユーザーの目的にかなったコンピュータのシステムを設計する仕事。システム開発に必要な情報を分析する技術力はもちろんのこと、柔軟な思考力、想像力が必要とされる。システムを設計するのが仕事になるので、コンピュータの知識だけでなく、システム化する物に関する知識が必要になる。

  • システムアナリスト

    効率アップのためのシステムを企画

    事務処理のスピードアップや、無駄のない生産体制を作るため、コンピュータによる情報活用が進んでいる。そうしたコンピュータシステムの導入や改善のため、現場を調査し、問題点を見つけ、どんなシステムを作ればいいか決めるのがシステムアナリストだ。この計画をもとに中・長期の情報戦略を立て、期待される効果も算出する。

  • システムアドミニストレータ

    情報処理の利用・導入の推進者

    情報の利用者として、業務の改善や情報の利活用を促進するための企画を立て、必要に応じて他部門との調整など、システム部門と協力しながら情報化の推進を行う仕事。複数の業務をマネジメントし、能動的に業務改革や改善を行う重要な役どころ。

  • 情報工学研究者

    大学や専門の研究機関で、コンピュータや情報機器などに関する専門的な研究・開発を行う。

    コンピュータやさまざまな情報機器の現状を踏まえ、さらに将来的にどのように進化していくか、科学的に研究する。テーマはそれぞれの研究者が専門にこだわった研究を行っている。例えば「情報」をどのように解析させていけばいいか、その手順についての研究を行う人もいる一方で、ロボットと人とのコミュニケーションに注目して「情報」をどのように捉えていくかを研究している人もいる。また、あらゆる場面でコンピュータが使われている社会がどのような変貌を遂げていくか、人にどのような影響をもたらすかを考察している研究者もいる。

  • アプリケーションエンジニア

    企業の情報システムを構成する個別システムの設計・開発を担当

    コンサルティング会社やシステム開発を行うIT系企業が、顧客(企業)に対して新たな情報システムを提案する際、システム全体の大まかな企画・設計はシステムコンサルタントやシステムアナリストが担当する。ただし、企業の情報システムは数多くのシステムの集合体なので、個別のシステムをどう設計するかも重要。この個別のシステムの設計・開発を担当するのがアプリケーションエンジニアだ。システムの役割や目的を理解し、適切な設計をして、システムエンジニア、プログラマーなどで構成される開発チームに指示をするのが仕事。

  • データサイエンティスト

    大量のデータを分析して消費者の行動パターンなどを読み取る

    例えば、顧客の購買履歴など、今、企業はマーケット分析や消費者行動などを読み取るために活用できるさまざまなデータを大量に蓄積している。「ビッグデータ」といわれるこれらの膨大で多種多様なデータを分析するのがこの仕事。どのような切り口や角度からデータを取り上げるかを考え、統計学の手法を使ってデータを分析し、事業に役立つ情報を見極めていく。数学やITなど理系の知識も非常に重要だが、同時に、分析の前提になる仮説を立てたり、分析の結果を事業に生かしたりするためには経営やマーケティングなどの知識も必要となる。

bug fix
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募集学科・コース

ビッグデータ×AI(人工知能)×アイデアで新たな価値を創造する人材を育成

キャンパスライフShot

武蔵野大学 AIに関するスキルを身に付け、データを読み解く分析力や新しい価値を生み出す創造力などを修得。
AIに関するスキルを身に付け、データを読み解く分析力や新しい価値を生み出す創造力などを修得。
武蔵野大学 海外の大学・研究機関の教員・研究者がメンターとして指導し、国際的に活躍できるスキルを学びます。
海外の大学・研究機関の教員・研究者がメンターとして指導し、国際的に活躍できるスキルを学びます。
武蔵野大学 IoTやサイバーセキュリティ、VRなど、データと情報空間を取り巻く広範な知識を身に付けます。
IoTやサイバーセキュリティ、VRなど、データと情報空間を取り巻く広範な知識を身に付けます。

学部の特長

学ぶ内容

実践的な学び
国際的に活躍するデータサイエンティストの講義・実習により、データ活用のアイデアやスキルを学びます。1年次後半から始まる「未来創造PJ(プロジェクト)」では、企業との共同研究や官公庁からの委託研究に携わるなど、実社会の課題を見据えた実践的な学修を行い、データとその分析を社会に活かすための手法と視点、考え方を身に付けます。
海外インターンシップ・メンター制度
データサイエンティストは、国内にとどまらず、グローバルな領域での活躍が期待されます。海外の大学や研究機関でのフィールドワーク、インターンシップや、リアルタイムに海外と行う国際共同演習や実験などの機会を用意。海外の大学・研究機関の教員・研究者がメンター(指導教官)として指導し、国際的に活躍できるスキルを学びます。
進路を想定した3つの専門コース
2年次後半から3つの専門コース「AIクリエーション」「AIアルゴリズムデザイン」「ソーシャルイノベーション」の中から、メインとサブの2つのコースを選択して学びます。

授業

人類と人工知能(AI)
ビッグデータと人工知能のこれまでの歴史、我々との関わり合いを、事例を用いて理解。実際のビッグデータに人工知能を適用することによってどのような知識エコシステムを生むのか、またその適用手法について学びます。
データサイエンスプログラミング演習I
データサイエンス分野においてメジャー言語となっているPythonを用いた、順次、分岐、反復、算術演算、文字列、真偽、関数の利用等のプログラミング手法について学びます。
人工知能(AI)ゲームクリエーション
ゲームを作成しながら、その具体的な方法と、コンピュータとの対戦のためのAIの活用について学びます。コンピュータゲームのモノづくりを通じてコンピュータのソフトウェアがどのようにして動いているかを理解します。

施設・設備

AIスマートキャンパス
クラウド化された教育システム情報基盤と、IoT機器を完備した、先進のAI教育・研究環境と充実の学習支援「AIスマートキャンパス」を計画しています。

学部のプロフィール

データサイエンス学部
2019年4月開設。最先端の人工知能(AI)に関する知識とスキルを身に付け、ビッグデータを活用して新たなビジネスを創出するデータサイエンティストを育成します。ビッグデータの特性や分析、統計手法を学ぶのはもちろんのこと、Pythonによるプログラミング法を修得し、IoT(モノのインターネット)、AI、サイバーセキュリティ、VR(仮想現実)、ロボティクスといったデータと情報空間に関する知識とその活用方法を徹底的に学びます。 文系理系の枠組みにとらわれない学びです。

学べる学問

就職率・卒業後の進路 

■将来の職業イメージ
データサイエンティスト、AIクリエイター、データ分析コンサルタント、マーケティングリサーチャー、ゲームクリエイター など

問い合わせ先・所在地

〒202-8585 東京都西東京市新町一丁目1番20号
03-5530-7300 
〒135-8181 東京都江東区有明三丁目3番3号
03-5530-7300 

所在地 アクセス 地図・路線案内
有明キャンパス : 東京都江東区有明三丁目3番3号 りんかい線「国際展示場」駅から徒歩7分
ゆりかもめ「東京ビッグサイト」駅から徒歩6分
ゆりかもめ「有明(東京都)」駅から徒歩7分

地図

 

路線案内

武蔵野キャンパス : 東京都西東京市新町1丁目1番20号 JR中央線「吉祥寺」駅からバス15分 武蔵野大学下車 徒歩0分
JR中央線「三鷹」駅からバス10分 武蔵野大学下車 徒歩0分
JR中央線「武蔵境」駅からバス7分 武蔵野大学下車 徒歩0分
西武新宿線「田無」駅からバス5分 至誠学舎東京前下車 徒歩5分

地図

 

路線案内


武蔵野大学(私立大学/東京)

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