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【明星大学】2023年新設の「データサイエンス学環」で多分野連携のデータ活用を学ぶ! 【明星大学】2023年新設の「データサイエンス学環」で多分野連携のデータ活用を学ぶ!

【明星大学】2023年新設の「データサイエンス学環」で多分野連携のデータ活用を学ぶ!

明星大学データサイエンス学環

篠原 聡 教授
篠原 聡 教授
SHINOHARA Satoshi
明星大学データサイエンス学環
学環長

明星大学は、2023年に「データサイエンス学環」を新設した。単にデータの扱い方を学ぶだけでなく、複数学部と連係協力しながら、情報学、理工学、経済学など幅広い活用方法について、具体的にアプローチできる点が最大の魅力だ。学環長を務める篠原聡教授に現場の学びについて聞いた。

ワンキャンパスの強みを活かした分野横断的な学び

明星大学は、2023年4月に「データサイエンス学環」を新設した。「学環」とは、さまざまな学問を環状につなぐことを表した言葉。既存の情報学部、理工学部、経済学部と連係協力して過去に蓄積されたノウハウを活用し、データサイエンスについてより深く、より実践的に学ぶことができる。約30名と少人数のクラスではありながら他学部と並列に機能し、学環独自の授業も多く展開している。自身も離散数学の専門家であり、データサイエンス学環の学環長を務める篠原聡教授は、学環設立のねらいについてこう語る。

明星大学データサイエンス学環

「データサイエンス分野では基礎的な研究はもちろんのこと、何より社会での活用が求められます。例えば、自然界に溢れるデータを分析すれば、環境問題解決の糸口が見つかるかもしれません。あるいは金融に関するデータを収集すれば、企業の投資戦略などに貢献できる可能性があります。多様な領域でデータ化された情報を応用し、課題解決や新しい価値の創造を進めるという点で、非常にボーダーレスな学問なのです。明星大学は理工系、人文社会系、融合系など幅広い学部・学科がワンキャンパスに集う総合大学です。その強みを発揮することで、分野を限定せず横断的にデータサイエンスの知見を養うことができると考えました。『学環』という言葉には、そうした思いが込められているのです」
学環の特色は以下の通り。

明星大学データサイエンス学環 3つの特色

学修システム

1 一人ひとりの興味に応える柔軟で横断的な学修システム

学生それぞれが“学環”に相応しい個性ある融合を体現できるよう、興味に応じてフレキシブルにカリキュラムを組める仕組みを整備。AIに関心があれば機械制御とロボティクス、暗号資産に関心があれば金融と自然言語処理といったように、オーダーメイドで授業を履修できるモデルを展開している。各分野の実例に触れることで、単なるデータ分析ではなく、その背後にある課題の本質を見極めることが狙いだ。

2  実践力を身につけるための模擬体験が充実

教材に沿った演習系の授業で基本的な知識を固めた後、企業や官公庁、研究機関が所有するものに近しいデータを用いて実践的な分析スキルを身につけることができる。明確な答えのない現実の課題に立ち向かうことで、課題の捉え方やそれに応じたデータの収集方法、分析手法、スケジュール管理など、社会で活躍するための実践力を育む。

社会で活躍するための実践力を育む

3 データサイエンスの根幹を成す統計学を含めた数学の学び

目まぐるしい発展を遂げるデータサイエンス分野。そこで取り残されないために重要になるのが、基礎的な数学の知識や概念の理解とその活用能力だ。昨今、自動でデータを分析する便利なツールも多く登場している。しかし、それらの分析結果を見極めるのは人間であり、仕組みが理解できていなければうまく活用することも難しい。データサイエンス学環では、文系出身の学生でもつまずいてしまわないよう、少人数の中でサポートを受けながら数学を学ぶことのできる体制づくりを徹底している。

少人数の中でサポートを受けながら数学を学ぶことができる

【特徴的な授業やプログラム】
データサイエンス分野とそれを応用する分野
双方の視点から具体的な活用方法にアプローチする

次に特徴的な授業について見ていこう。明星大学データサイエンス学環では、数学や統計学をはじめとしてデータサイエンスの基礎を学ぶ基幹科目と、情報学、理工学、経済学分野の応用となる科目を融合したカリキュラムを提供している。

特徴的な授業やプログラム

基幹科目である「データサイエンス概論1」では、さまざまな事例をデータサイエンティストの視点で眺めると同時に、分析ツールの活用方法などについても学ぶことができる。その後、「データサイエンス概論2」では、情報、理工、経済など応用分野側の視点に立ち、各学問においてデータサイエンスの技術をどのように活用できるのか、その方法を探っていく。

「『データサイエンス概論2』では各学問の専門家である教員が授業を担当し、学生はデータサイエンスの具体的な応用事例と活用手法を学びます。また、学環として数学科目には特に力を入れており、1年次から教員のサポートを受けながら徹底して学修。文系出身で苦手意識のある学生から、数理科学分野でのデータ活用をめざす学生まで、充実した環境で知識を深めることができます」
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明星大学データサイエンス学環

【注目すべき教員】
データサイエンス分野の専門家から近い距離で知識を深められる

注目すべき教員として、中川智之准教授がいる。応用数学、統計数学のスペシャリストで、産学連携の研究においても実績を残している。また、大気環境科学を専門とする櫻井達也教授は、データサイエンスを用いて大気汚染の予測に取り組んでいる。いずれも若い世代が活躍しているのが印象的だ。

「『プログラミング演習』を担当する中川准教授は、海洋生物資源からスポーツまで、多岐にわたるデータの解析に関わってきた研究者です。また、櫻井達也教授は、環境系のコンサルティング企業で勤務していた経験を研究に活かしています。まさにデータサイエンスの幅広い可能性を体現するような教員ですね。データサイエンス学環は少人数制なので教員との距離が近く、質問や相談もしやすいと思います」

【入試制度】
2024年度より総合型選抜に『学びの探究入試』を導入

明星大学データサイエンス学環の入試形式としては、主に一般選抜、総合型選抜、大学入学共通テスト利用選抜がある。データサイエンス学環の総合型選抜 (Ⅰ期・Ⅱ期)では、数学科目、情報科目に関する素養を測るための「適性試験」、データに基づく考察や客観的評価への姿勢を測る質疑応答を含む「面接」を実施。各試験の日程や受験科目などについては、Webサイトをしっかりと確認しておこう。

学びの探究入試

「明星大学では、2024年度より総合型選抜に『学びの探究入試』を導入しました。これは、高校において身につけた探究活動にかかわる能力・資質を評価する方式です。データサイエンス学環でも利用できますが、特にデータ分析に関する探究活動に取り組んでいる必要はありません。文系理系を問わず、幅広い分野での応用を見据えて特にテーマを限定せず、授業や課外活動、趣味など学生が熱心に探究した成果を評価します。また、データサイエンス学環の入試では数学を必須科目としています。問われるのは高校の教科書に準じた基本的な内容ですが、ここにも数学の基礎を押さえていってほしいという思いが反映されています」
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明星大学 受験生の方

【想定される資格】
学環での学びを活かせる資格取得を奨励

データサイエンス学環での学びを活かすために奨励している資格として、下記がある。

  • 統計検定
  • 基本情報技術者試験(FE)
  • G検定(ジェネラリスト検定)
  • ITパスポート試験

明星大学では学生の資格取得に向け、無償のオンライン講義を提供している場合がある。学びを具体的な資格にして将来に役立てよう。

【想定される進路】
データを活用して世の中の幸せに寄与してほしい

近年、社会のあらゆる場面においてデータに対するリテラシーが問われている。データサイエンス学環の卒業生には、AIエンジニアなど専門家として社会に貢献することはもちろん、身につけた課題解決能力を活かして幅広い活躍が期待される。

データを活用して世の中の幸せに寄与してほしい

「データ分析のスキルだけで成立する仕事はありません。クライアントやユーザー、社内の人間など、多くの人との関わりがあってこそ初めて世の中の役に立つことができるのです。そこで大切にしてほしいのは“協働”の精神。自分の意見をしっかりと持ちながら、他者とも円滑な関係を築ける人材になってもらいたいですね。『データ』という言葉には、どこか冷たい印象があるように感じています。しかし、データを有効に活用することで、人々の幸せに寄与することができる温かみを持った分野なのです。社会的課題の背景にある事象や、データ活用に関して未開のフロンティアに常に目を向け、熱量を持って勉強に励んでもらえればと思います」

Text by 上垣内舜介(minimal)

UNIVERSITY INFO

明星大学データサイエンス学環
MEISEI UNIVERSITY
School of Data Science (Interfaculty Program)
情報学、理工学、経済学を環状につなぐ新たなデータサイエンス!
明星大学データサイエンス学環
情報学、理工学、経済学を環状につなぐ新たなデータサイエンス!

データサイエンスをより実践的に学べる環境を!

「データサイエンス学環」では、情報学部、理工学部、経済学部の学びを環状につなぐことにより、データサイエンスについてより深く、より実践的に学ぶことができる。データサイエンス力、データエンジニアリング力、ビジネス力の基本的な能力を磨き、社会の諸問題における課題発見から課題解決に至る過程でのデータ活用を実践することができる。

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