本文へ移動します

2018年4月より組織の再編成を行いました。

再編成前の所属組織について調べたい場合は、再編前の学部・大学院一覧からご確認ください。

数理・データサイエンス副専攻コース

新着情報(2022.04.06更新)

 

紹介動画
学長からのメッセージ
概要・カリキュラム紹介
模擬講義(データ解析~AI+ビッグデータ~)
模擬講義(データサイエンスの重要性)

 

データサイエンスとは?

 現代は、社会経済のグローバル化に加えコンピュータや情報通信技術の発展による爆発的な「データ」の増加により、我々を取り巻く環境があらゆる側面で急激な変化を迎え、より一層予測困難な時代になると言われています。そのような時代において、個人が活躍していくためにはどのような能力が必要となるでしょうか? その能力の一つとして、近年、重視されているのがデータサイエンスの力です。

 データサイエンスは、数理・統計を基礎として、データをもとに科学的な課題解決を行うためのさまざまなアプローチを扱う横断的分野ですが、これらを学修すれば、様々な場面においてデータを「正確に理解」し、「物事を科学的に判断」する力を身につけ、「説得力のある説明」ができるようになるでしょう。

 また、データサイエンスはすでに私たちの身の回りに広く応用されています。例えば、スマートフォンの顔認証機能、音声アシスタント機能や文書の翻訳機能には機械学習やデータサイエンスに基づく技術が多く利用されており、私たちの生活を便利にしています。

 現代においてデータサイエンスの力は文系・理系を問わず極めて重要となっています。データサイエンスを学ぶことによって、現代における「課題」を解決し、社会を大きく変えていけるかもしれません。そんなデータサイエンスについて、皆さんも学んでみませんか?

 

数理・データサイエンス副専攻コースとは?

 数理・データサイエンス副専攻コースでは、近年発展が著しい領域である、データサイエンス、機械学習※、AI技術等に関し、数理・統計的な基礎的分野から、自然言語処理、画像・音声処理等の応用的分野と実際のデータに機械学習を適用し課題解決を目指す実践的科目(PBL)までを体系的に学ぶことができる教育プログラムを提供します。
 ※データから、「機械」(コンピュータ)が自動で「学習」し、データの背景にあるルールやパターンを発見する方法

自動車×AI
機械学習×医療
ビッグデータ×マーケティング
テキスト分析×SNS 等

 

本副専攻の特徴
  • 修了時、所定の条件を満たした場合に数理・データサイエンス副専攻の修了証書を授与
  • 2022年度以降に入学した学部生、大学院生すべての学生が履修可能(一部学科を除く)。
  • 数理・統計の基礎的科目からデータによる課題解決を目指す実践的科目まで体系的な学修が可能。
  • 本学大学院進学後も副専攻の継続履修が可能。
本副専攻の履修資格

2022年度以降に入学し、本学に在学する正規学生(学部生・大学院生)。ただし、システムデザイン学部情報科学科・電子情報システム工学科、システムデザイン研究科情報科学域・電子情報システム工学域に在籍する学生、3年次編入学生を除く。(履修資格のない学生も本副専攻の個々の科目履修は可能。)

本副専攻が指定する科目、本副専攻の修了認定要件

本副専攻が指定する科目は次表のとおりです。
また、次の2点を満たす場合に、本副専攻修了証書が授与されます。     
① 学生自身が所属する課程を卒業・修了すること。
② 本副専攻が指定する科目について以下の図表で示す修了認定要件に従い、履修し、単位を修得すること。

副専攻コース修了認定要件

 

連絡先

東京都公立大学法人
東京都立大学管理部教務課教務企画係
kyomu-kikaku●jmj.tmu.ac.jp
(※ご連絡時は●を@に置き換えてください。)

ページトップへ