合格への第一歩
あなたの夢の大学、見つけよう！
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国立キャンパス
偏差値
72〜72
社会科学とデータサイエンスの「融合」 急速かつ複雑に変化する社会の課題を解決するためには、社会科学の理論を用いてビジネス上・政策上の様々な課題を抽出し、データサイエンスの技術を用いて課題の解決に必要なデータを収集・分析するとともに、社会科学の理論を用いて現実社会における取組や意思決定のための示唆を得る、という、社会科学とデータサイエンスを融合させた教育研究が必要です。それこそが、ソーシャル・データサイエンス学部において行われる「ソーシャル・データサイエンス」の教育研究です。 ソーシャル・データサイエンス学部では、豊かな教養と市民的公共性を備えた、構想力ある専門人、理性ある革新者、指導力ある政治経済人を育成するとの理念に基づいて、社会科学とデータサイエンスが融合するソーシャル・データサイエンスの学問分野において、その考え方を修得し、社会に存在する課題を解決できる人材の養成を目指します。
偏差値
72
■ビジネス領域、社会課題領域、データサイエンスの3領域の体系的な知識を修得 ソーシャル・データサイエンス学科では、ビジネス領域、社会課題領域、データサイエンスの3領域について、体系的な知識を修得させるカリキュラムを提供しています。すべての学生は、ビジネス領域と社会課題領域を選択し、導入科目→基礎科目→発展科目と、系統的な学修を行います。データサイエンス領域では、統計学、情報・AI、プログラミングという3つの分野において系統的な学修を行います。 ■PBL演習を通じた実践的な知識・スキルの修得 3年次必修のPBL演習（PBL：Project-Based-Learning）では、企業や政策機関等で実際に行われているデータ分析に関わります。 ■ゼミナールを通じた全人的教育 3～4年次必修のゼミナールでは、担当教員や他学生との濃密な議論を通じた深い学びを得るとともに、独自の問題意識を醸成します。
ACCESS
JR南武線谷保駅から国立駅行バスで約6分
〒186-8601 東京都国立市中2-1
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