2023年4月大阪成蹊大学データサイエンス学部誕生！

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AI ・データを使って社会の問題を解決する、
新しい情報系学部がはじまります。

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オープンキャンパス
開催中！

聞いて、見て、触れて、
データサイエンスを体験しよう！

体験しながらデータサイエンスのことがよく分かる
イベントを多数ご用意しました！
ミニ講義を聞いて、最新のツールを見て、触れて。
データサイエンスを身近に感じられるプログラムです。

※学部プログラムの一例です。
内容は各回で異なりますので、
必ず最新情報を確認ください。

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未来のパイオニアを育てる
3つのポイント

体験と実践で理解が深まる
プロジェクト&カリキュラム project &
curriculum

1年次からはじまる実践型の学び
「未来クリエーションプロジェクト」

「未来クリエーションプロジェクト」は、1年次から始まるプロジェクト演習です。
まずはデータサイエンス活用のさまざまな先進事例を体験することで、その魅力と奥深さを実感。
専門の異なる教員によるリレーローテーション形式で、多様な学びを提供します。

1年次前期

STEP1ドローンや
自走ロボットで
データサイエンスの
基本を学ぶ

グループごとにドローンの実機を扱いながら、運行計画の立案や操作方法を習得。自走ロボットのプログラミングや機械学習の手法、プログラミング言語によるデータ解析についても学び、データサイエンスの基本を理解します。

1年次後期

STEP2グループでの
プログラミング
開発に挑戦

プログラミングの基礎を踏まえ、実際にコンピュータを操作しながら学ぶ授業。個人のプログラミングコンテストからはじまり、ペア、グループへと発展させながら、互いの力を合わせてプログラムを開発する力を養います。

2年次前期

STEP3データの収集・解析で
社会の実態を
明らかに

課題解決のためにデータを収集、分析、可視化する方法を学びます。主なテーマは文書、観光、パーソナルデータ。観光では京都市、大阪市など特定の自治体のデータを時系列や空間軸によって分析し、その実態を明らかにします。

2年次後期

STEP4ビジネス課題を
解決するAIをデザイン

日本IBM株式会社の現役データサイエンティストとともに、ビジネスの現場を想定した課題に取り組みます。主眼は課題を解決するためのAIをデザインすること。そのデザインをどのようにシステム化し、社会に実装するかまで考えていきます。

3年次前期

STEP5集大成は
アプリケーションの
設計・開発

インターネットデータ、スマートデバイスのセンサーデータ、スポーツ選手に装着したIoTデータを収集・分析。その結果をもとに、アプリケーションを設計・開発します。データサイエンスの全体像を理解する、集大成ともいえる授業です。

主な
連携先

上記含む23の企業・自治体などと連携予定

AI・データのスペシャリストをめざす
カリキュラム

※横スクロールで全体を確認できます。

	1年次		2年次		3年次		4年次
データサイエンス入門	データサイエンス概論データサイエンス基礎	データサイエンス実践
統計学基礎	統計学1 統計学基礎	統計学実践	統計学2		統計学3
数学基礎	データサイエンスのための数学基礎	データと数理1	データと数理2		データと数理3
データ分析・管理		データ可視化データマイニング基礎	回帰と分類情報検索	データベース1 モデリングとシミュレーション時系列分析	データベース2 クラスタ分析とパターンマイニングテキスト解析論可視化情報学	データ活用
コンピュータ科学・AI	プログラミング基礎	計算機概論1 アルゴリズム	計算機概論2 ソフトウェア工学基礎	機械学習1 人工知能1 ヒューマン・コンピュータ・インタラクション	機械学習2 人工知能2	計算機援用工学(CAE) ビッグデータとクラウド
情報ネットワーク			情報ネットワークとWeb	セキュリティとプライバシー保護	セキュリティとデータ一貫性	インターネット開発
データサイエンス応用					スポーツデータ科学ビジネス基礎	健康・医療データ科学観光情報学事業機会とビジネスモデル	サービス経営とデータサイエンス
プロジェクト・卒業研究	未来クリエーションプロジェクト1	未来クリエーションプロジェクト2	未来クリエーションプロジェクト3	未来クリエーションプロジェクト4	未来クリエーションプロジェクト5	卒業研究1	卒業研究2	卒業研究3
初年次・キャリア	成蹊基礎演習1 スタディスキルズ1	成蹊基礎演習2 スタディスキルズ2	企業等連携PBL	キャリアプランニング	ビジネスインターンシップ1 情報と職業

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未来のパイオニアを育てる、
一流のデータサイエンティストが集結 professors

一流の教員陣紹介

教員陣は、京阪神を中心とした有名大学、大手企業などから集結した一流のデータサイエンティスト揃い。
あらゆる領域のスペシャリストから、近い距離で理解できるまでとことん学べます。

教員情報詳細はこちら

YOSHIKAWA
MASATOSHI

吉川正俊 教授
（学部長）

データベース／
プライバシー保護
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京都大学大学院工学研究科博士後期課程を修了後、京都産業大学、奈良先端科学技術大学院大学、名古屋大学で教鞭をとる。その間、南カリフォルニア大学やウォータルー大学に長期滞在し研究を行う。2006年に京都大学大学院情報学研究科社会情報学専攻教授に就任し現在に至る。長年、データベースに関する研究を行い、現在は主にパーソナルデータのプライバシー保護や市場化を研究。情報処理学会フェロー、電子情報通信学会フェロー、日本データベース学会理事。
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KOYAMADA
KOJI

小山田耕二 教授
（学科長）

計算科学／
可視化情報学
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神戸市出身。京都大学大学院工学研究科修了後、日本アイ・ビー・エム（株）関西営業本部に入社。システムズエンジニアとして、家電メーカーを担当する。同社東京基礎研究所に異動後、可視化技術を研究開発する研究者に転身し、論文博士号を取得。その後、岩手県立大学ソフトウエア情報学部助教授をへて、京都大学学術情報メディアセンター教授に就任し、現在に至る。
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