【大阪成蹊大学】先進的なカリキュラムでデータ活用のスペシャリストを育成
大阪成蹊大学データサイエンス学部
30年あまりで、世界時価総額ランキングにおけるトップ企業の顔ぶれは製造業からIT企業などに様変わりした。そんな社会の動きに伴い、企業のDX化やデータ活用はどの業界でも加速している。
しかし、大学における学生の学びと企業が求める人材の開きが最も大きいのが情報分野であり、データサイエンス人材育成の必要性はこれからの日本において最重要項目とも言えよう。そこにいち早く着目した大阪成蹊大学の先進的な学びを見ていこう。
理想のデータサイエンス教育カリキュラム!
情報機器の高度化、小型化に伴い、社会活動のあらゆる側面においてデータの取得が容易になり、データをいかに活用するのかが組織の命運を握るようになってきた。社会や組織が解決すべき課題の多くが、データに裏付けられた証拠に基づく、より確度の高い意思決定を必要とする。今日の課題解決のためには、データ活用が必須である。
2023年4月に新設されたこの学部は、データのスペシャリストを育成するため、情報処理学会データサイエンス・カリキュラム標準(専門教育レベル)に基づく、最先端のデータサイエンス教育が展開されている。データサイエンス基礎科目や基幹科目などで理論を学び、1年次前期から3年次前期まで続く専門演習科目「未来クリエーションプロジェクト1-5」で実践力を養う。3年次後期からは研究室に配属され、1年半をかけて卒業研究を深化させていく。この相互作用を意識したスパイラル教育が特色だ。

さらに、大阪成蹊大学が力を入れているLCD教育プログラムの一環として、文章表現やプレゼンテーションなどのアカデミックスキルを養う初年次教育科目も充実している。LCDは「リテラシー(Literacy)、コンピテンシー(Competency)、ディグニティ(Dignity)」の略称。幅広い教養や確かな基礎スキルがデータサイエンスの学びを加速させる。


大阪成蹊大学では、高校の数学まで遡って、基礎を固めていく科目があるなど、文系出身の学生でも、データサイエンスのスキルを身につけることができる体制が整う。多様なバックグラウンドを持った学生に対応できるカリキュラムになっているのが特長だ。
大阪成蹊大学データサイエンス学部 3つの特色
1 学会標準に基づく、体系的なカリキュラム
大阪成蹊大学データサイエンス学部では、一般社団法人 情報処理学会データサイエンス・カリキュラム標準(専門教育レベル)に基づく、データサイエンス教育を実施。基礎となる数学・確率・統計学はもちろんのこと、データサイエンティストに求められる3つのスキル、そして応用領域に広がるデータ活用の実践力まで、幅広いスキルを着実に身につけることができる体系的なカリキュラムを展開している。

2 教員は一流のデータサイエンティスト!
データサイエンス学部の定員80名に対して、京都大学出身者を中心とした17名の強力な教員チームが指導を行う。教員1人あたりの学生数4.7人の質の高い超少人数教育が魅力だ。研究室の隣に設置した、教員と学生の共同研究室「Co-Labo(コラボ)」によるゼミ活動で、研究を行う環境・レベルは最先端。

3 産学連携、広がる卒業後の進路
25の企業・自治体と連携し、さまざまな人との「共創」のなかで、データサイエンティストとしての技能を磨くことができるのも大阪成蹊大学データサイエンス学部の大きな特長だ。半導体メーカーのNVIDIA(エヌビディア)と連携協定を締結するなど、産学連携を強化するとともに、AI時代の人材育成をめざす。学生が1年次からインターンシップにいくこともあり、実践的なスキルを早期から養うことができる。
※掲載情報は、2025年10月時点のものです。
Text by 仲里陽平(minimal)
UNIVERSITY INFO
Faculty of Data Science
超少人数教育で基礎から丁寧に学べる体制が魅力
データのスペシャリストを育成するため、情報処理学会データサイエンス・カリキュラム標準(専門教育レベル)に基づく、充実した教育を展開。文系出身の学生でも、基礎から丁寧にスキルを身につけられる体制が整う。超少人数教育を展開し、教員と学生の共同研究室「Co-Labo(コラボ)」によるゼミ活動にも注目が集まる。
カテゴリ
私立大学
学部・学科
- 【データサイエンスを学べる学部】
- ■データサイエンス学部/データサイエンス学科
- 【その他の学部】
- ■経営学部 ■国際観光学部 ■教育学部 ■芸術学部 ■看護学部
所在地・アクセス
駅前キャンパス
〒533-0007 大阪市東淀川区相川1丁目3-7
阪急京都線「相川」駅徒歩2分
JR京都線「吹田」駅よりスクールバス10分
問い合わせ先
TEL: 06-6829-2554(広報統括本部)
この記事に紐づくタグ
このカテゴリの他の記事
こちらの記事もチェック
-
首都圏・西日本で増加中! 国公立&私立大学のデータサイエンス学部をまとめてみた
データサイエンス百景編集部
-
「数学」「情報」の教職課程がある情報系/データサイエンス系学部・学科まとめ
データサイエンス百景編集部
-
西日本の情報系/データサイエンス系大学一覧|国公立・私立・文系OK・数理・スポーツ系も紹介
データサイエンス百景編集部
この記事を読んだ人におすすめの記事
-
博報堂のクリエイティブディレクターに聞く!マーケティング×AIの未来とは?
栗田 昌平 さん
株式会社博報堂
コマースデザイン事業ユニット CXクリエイティブ局
クリエイティブディレクター/クリエイティブテクノロジスト -
【慶應義塾大学SFC】最新AI技術で世界の交通インフラの課題に挑む!
亀井 亮磨 さん
慶應義塾大学
環境情報学部 2年 -
【みんなの疑問】データサイエンス学部の「総合型選抜」ではどんな課題が出る?<滋賀大学の場合>
滋賀大学
データサイエンス学部
-
【東洋大学INIAD】「チーム実習」座談会 チームで社会課題と向き合った成果を学会でポスター発表!
川浦 弘暉 さん、荒巻 杏実 さん、宮原 咲弥 さん、原 良 さん
東洋大学
情報連携学部(INIAD) -
【東京大学医学部】医療とテクノロジーを融合させた未来を模索中!
松村 大央 さん
東京大学医学部
医学科 6年 -
【データサイエンスCROSSTALK】大学&企業に聞く「データサイエンス」でスポーツビジネスを活性化する方法とは?
関東学院大学 経営学部×データスタジアム株式会社
みんなが見ている情報をチェック
人気記事
人気キーワード
-
1
生成AI -
2
LLM(大規模言語モデル) -
3
ファインチューニング -
4
データサイエンス -
5
マルチモーダルAI
注目のキーワード
-
1
AI(人工知能) -
2
生成AI -
3
ディープラーニング(深層学習) -
4
ブレインマシンインターフェース -
5
メタバース





