数理・データサイエンス副専攻コース
新着情報 （2022.09.27更新）
- 【重要】 2022年度10月期 履修学生募集要項(509KB)を公開しました。
- 【重要】副専攻履修ガイダンスの開催について(654KB)
※2022年４月に実施した内容と同様です。
▪開催日時：2022年10月3日（月）16:20～17:20
▪場所：南大沢キャンパス1号館1階110教室
▪対象者
①本副専攻の履修を希望する学生
② 本副専攻が開講する科目に興味がある者（本副専攻を履修できない学部・研究科の学生を含む。）【参考】副専攻の履修資格（募集要項より抜粋）
●2022年度に入学した本学の正規学生（学部生・大学院生）
ただし、次の学生は副専攻を履修することはできない。
・システムデザイン学部情報科学科又は電子情報システム工学科に在籍する学部生
・システムデザイン研究科情報科学域又は電子情報システム工学科に在籍する大学院生
・2022年４月1日に入学した博士前期課程の学生（履修申出は１年次前期のみ）
・2022年度に学部３年次に編入学又は学士入学した学部生
※本副専攻の履修申出の対象者にはならない学生でも、副専攻専門教育科目（「データサイエンスPBL」を除く。）を個々に履修することは可能です。
■ 【重要】 本副専攻履修申出（コース登録）について
- 申出受付期間
2022年10月3日（月）～24日（月）（土休日を除く。）
ただし大学院生で既修得単位の認定申請を行う者は10月11日（火）まで（土休日を除く。） - 申出に必要な書類：
① 副専攻コース履修申出書(48KB)（申出者全員）
② 他大学等における既修得単位認定申請書(40KB)（他大学での既修得単位のある大学院生のみ）
※「履修学生募集要項」に記載されている必要書類もあわせて提出すること。
③ 数理・データサイエンス副専攻科目既修得単位申出書(28KB)（本学学部在籍時に本副専攻科目を修得した大学院生のみ） - 書類提出先（12:30～13:30を除く9:00～17:30）
学部1年次生：教務課②番窓口（南大沢キャンパス１号館１階）
大学院生：所属する各研究科事務室の教務係窓口 - 各研究科における関連科目の履修申請様式について（2022年４月版）（自分が所属する研究科のものを使用すること。）
人文科学研究科(30KB)、法学政治学研究科(34KB)、経営学研究科(36KB)、理学研究科(28KB)、都市環境科学研究科(40KB)、システムデザイン研究科(39KB)、人間健康科学研究科(59KB)
- ４月に行われました履修ガイダンスの説明資料を公開しました。
▪副専攻の概要（横田先生）(696KB)
▪副専攻コースカリキュラム説明（近藤先生）(1.5MB)
▪副専攻の履修手続ほか（教務課 野村）(573KB) - 【重要】 2022年度 「履修の手引・シラバス」(1.2MB)を公開しました。
- 副専攻カリキュラム案内（リーフレット）(617KB)を公開しました。
- 本副専攻コースの一部の科目について社会人等、フルタイムでの学習が難しい方や、特定の科目だけを履修したいという方向けに科目等履修生制度による履修が可能です。
2022年度の科目等履修生の募集についてはこちらを参照ください。（2022年度の募集は終了しました。）
（2022年3月1日（火）が出願期限となります。） - 本副専攻コースについて、2022年4月より前に入学した学部生、大学院生は履修することが出来ませんが、本副専攻専門科目（データサイエンスPBLを除く）を個々に履修することは可能です。
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。）