2023年4月大阪成蹊大学データサイエンス学部誕生！

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。

学部開設を記念した1期生対象の特別奨学金として、
データサイエンス学部入学者全員に毎年20万円、
特定の入試の成績上位40名に毎年60万円を給付

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19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
入門	データサイエンス概論
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
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	スポーツデータ科学健康・医療データ科学観光情報学テキスト解析論
統計	統計学１	統計学２	統計学３
プログラミング・AI	アルゴリズムプログラミング基礎	機械学習１人工知能１	機械学習２人工知能２
データ分析	データマイニング基礎データ可視化	データベース１モデリングとシミュレーション回帰と分類	データベース２クラスタ分析とパターンマイニング時系列分析	データ活用可視化情報学
ハードウェア・ソフトウェア	計算機概論１	計算機概論２ソフトウェア工学基礎	ヒューマン・コンピュータ・インタラクション計算機援用工学（CAE）
情報・インターネット		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ビッグデータとクラウド	情報検索セキュリティとデータ一貫性インターネット開発
キャリア		キャリアプランニング企業等連携PBL	ビジネスインターンシップ１	ビジネス基礎情報と職業サービス経営とデータサイエンス事業機会とビジネスモデル

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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

NAKAMURA
YOSHIMASA

中村佳正 教授

計算数学／情報数学
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同志社大学、大阪大学を経て着任した京都大学では、大学院情報学研究科長、情報学系長、理事補、学際融合センター長、工学部情報学科長、ボート部長等を歴任。現在は名誉教授。2021年4月より大阪成蹊大学データサイエンス学部設置準備室長・副学長に就任。データ行列の高速高精度な特異値分解アルゴリズム開発で国際特許3件。
YOSHIKAWA
MASATOSHI

吉川正俊 教授
（学部長就任予定）

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。
KOYAMADA
KOJI

小山田耕二 教授
（学科長就任予定）

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。
YAMANISHI
TERUYA

山西輝也 教授

データサイエンス／生体情報学／情報教育
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神戸大学大学院博士後期課程を修了後、1997年より福井工業大学にて勤務。同大学環境情報学部経営情報学科主任教授、情報メディアセンター長、AI&IoT副センター長などを歴任した後、2022年4月より大阪成蹊大学データサイエンス学部設置準備室に着任。専門は生体情報学、情報教育。現在の研究テーマは生体データの解析で、脳波などの情報から特徴抽出を行っている。
KASAHARA
HIDEKAZU

笠原秀一 教授

観光情報学／パターン認識
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（株）ウィルコム（現ソフトバンク（株））で経営企画や新規事業開発に従事しつつ、在籍中に青山学院大学大学院国際マネジメント研究科修士課程修了、京都大学大学院情報学研究科博士課程（情報学）を修了。京都大学学術情報メディアセンター特定講師、水産海洋AIベンチャー取締役などを務める。観光分野と海洋分野を主な研究分野とし、観光客の行動モデル、移動軌跡からの迷子推定、衛星データからの海洋情報解析などの研究を行っている。
NATSUKAWA
HIROAKI

夏川浩明 准教授

情報可視化／ビジュアル分析／生体計測工学
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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、京都大学大学院工学研究科特定助教、京都大学学術情報メディアセンター特定助教（K-CONNEX）、カリフォルニア大学サンディエゴ校（UCSD）スクリップス海洋研究所客員研究員を経て、2019年より京都大学学術情報メディアセンター特定講師。ビッグデータや多種多様なデータの理解を支援する情報可視化の研究を深め、データ駆動型科学の推進をしている。
SEKIDO
HIROTO

關戸啓人 准教授

実験計画法／最適計画／離散可積分系
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2012年京都大学大学院情報学研究科博士後期課程を修了後、京都大学大学院情報学研究科特定助教を経て、2017年7月より京都大学国際高等教育院附属データ科学イノベーション教育研究センターで特定講師を務める。また、大学におけるデータサイエンス教育の全国展開をめざす「数理・データサイエンス教育拠点コンソーシアム教育用データベース委員会」の委員も務めている。研究テーマは実験計画法、最適計画、離散可積分系。また2010年に東京大学プログラミングコンテストで全国1位を獲得するなど、日本を代表するトップレベルのプログラマーでもある。
UESAKA
AYAKA

上阪彩香 講師

計量文献学／統計科学／デジタルヒューマニティーズ
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同志社大学大学院文化情報学研究科博士後期課程を修了後、2017年10月から大阪大学データビリティフロンティア機構知能情報基盤部門、2019年10月から数理・データ科学教育研究センターで特任助教を務める。専門は人文社会科学領域のデータ解析で、東洲斎写楽の浮世絵データから他の絵師と比較した書き方の特徴を解析した研究は大きな注目を集め、2021年にはNHK放送「歴史探偵」にも出演。