【京都女子大学】丁寧な学びでデータサイエンスの基礎から応用までを身につける!
京都女子大学データサイエンス学部
2023年4月、京都女子大学は、女子大学初の「データサイエンス学部」を新設した。カリキュラムの特長は、文理融合型であること。数学の基礎を身につけ、データサイエンスの基盤となる統計学や情報学を丁寧に学ぶのと同時に、経済学や経営学、社会学など、ビジネスで活きる知見を磨くことで、女性が未だ少ないデータサイエンス分野においてイノベーションを推進し、社会のリーダーとして新たな価値創出に貢献できる人材を養成している。
AIやビッグデータを活用し、新たな価値を創造する
すべての産業がAI・データによって駆動していくこれからの時代、データを読み解き、課題解決に活用する力は必須のスキルとなっている。京都女子大学データサイエンス学部では、社会の多様な課題を発見する感性や、課題解決に向けて適切なデータを収集・分析・活用するスキルを身につけるための文理融合型プログラムを展開している。また、これらのスキルは、時間と場所に拘束されない柔軟な働き方にもつながり、ライフイベントの影響を受けやすい女性にとって、これからの社会を生き抜く力、キャリアを支える力にもなる。社会の持続的発展に不可欠な女性の活躍推進に向けて、行政・企業と連携した人材養成にも取り組んでいる。
カリキュラムは、大きく「情報学」「統計学」「社会科学」の3領域で構成されている。実践的な情報学・統計学のリテラシーを基盤に、経済学や経営学、社会学などの知見を磨くことで、社会の実情を理解しながら自由な発想力も養える学習体系となっている。

京都女子大学データサイエンス学部が目指すのは、データサイエンスの力であらゆる分野をつなぐ「架け橋」となり、新たな価値を創造できるパイオニアを育てること。ロボットやAIといった特定の分野の追究ではなく、幅広い知識を総合的に活かし、社会の中に潜む課題を見つけて、自ら解決へと導く力を養っていく。人生は、意思決定の連続。データサイエンスを学ぶことで、情報を的確に分析し、より良い判断を導くための思考と方法を身につけることができる。その知識とスキルはあらゆる場面で発揮され、未来を切り拓く原動力となる。
京都女子大学データサイエンス学部 3つの特色
1 数学が苦手でも大丈夫! 「丁寧な学び」
数学もプログラミングも社会課題も、すべて入門科目から始まり、 丁寧に学ぶことができる。「数学」科目は入学後に補習もあり、習熟度別クラス編成や個別サポートで個々の学びに寄り添う。

2 座学だけじゃない! 「実践的な学び」
1年次から4年次までの必修科目になっている少人数ゼミナール「課題解決型学習(PBL)」で、実践力が身につく。課題を発見し、自ら解決方法を探る経験は、新たな価値を創造できる力の礎に。
3 データ分析だけじゃない! 「3領域をバランスよく」
実践的な統計学・情報学のリテラシーを基盤に、経済学や経営学、社会学などの知見を磨くことで、データサイエンスを通じて社会の課題解決や新たな価値の創造を実現できる人材を育成する。

※掲載情報は、2025年11月時点のものです。
Text by 仲里陽平(minimal)
UNIVERSITY INFO
Faculty of Data Science
数学が苦手でも安心!基礎から徹底的にサポートするカリキュラム
2023年4月に女子大学初のデータサイエンス学部として開設。データサイエンスの基盤となる統計学や情報学を丁寧に学ぶため、数学の基礎から徹底的にサポートするカリキュラムを用意。社会の諸課題を発見する感性、科学的に洞察するためのデータ収集・処理・分析能力を身につけ、データサイエンスの深い教養と専門知識を活かして課題解決に貢献できる人材を養成する。
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】
- ■文学部 ■発達教育学部 ■心理共生学部 ■家政学部 ■現代社会学部 ■法学部
所在地・アクセス
東山キャンパス
〒605-8501 京都市東山区今熊野北日吉町35
JR・近鉄「京都」駅から、市バス206系統・208系統で約10分、「東山七条」で下車し徒歩約5分
問い合わせ先
- 入試広報課
- TEL:075-531-7054
この記事に紐づくタグ
このカテゴリの他の記事
この記事を読んだ人におすすめの記事
-
【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
-
2027年度版:情報系/データサイエンス系学部の総合型選抜まとめ【東日本編】
データサイエンス百景編集部
-
2027年度版:情報系/データサイエンス系学部の総合型選抜 出願期間早見表
データサイエンス百景編集部
みんなが見ている情報をチェック
人気記事
-
1
-
2
FUTURE
【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) -
3
-
4
-
5
人気キーワード
-
1
生成AI -
2
LLM(大規模言語モデル) -
3
マルチモーダルAI -
4
ファインチューニング -
5
データサイエンス
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






