データサイエンス系

インターネットやスマートフォンを通じて、誰もが瞬時に大量のデータを収集できる時代を迎えました。しかし、情報を収集するだけでは、本当に有効な情報活用とはいえません。重要なのはどう情報を収集するか、そして収集した情報をいかに問題解決に活用するかです。世の中のさまざまな現象は一面的なデータ解析だけでは解き明かせませんが、複数のデータを多角的に分析・解析し、情報に新たな価値を付加することで、それを将来に役立てることができます。 

教員メッセージ
時系列解析のモデルの解明から経済・金融・経営・情報学・自然科学などのさまざまな領域のデータサイエンスにアプローチする

data science

さまざまな分野で大量かつ多様な情報が収集・蓄積できるようになった現代、いわゆるビッグデータを分析し、その結果得られた知見を新たなサービスや付加価値の提供、企業経営の効率化や改善につなげていくことが期待されています。ところが、情報が多すぎるあまりに、明らかに説明できるはずのことが埋もれてしまい、現象や関連性が見えなくなってしまうこともあります。統計モデルや確率モデルは、分析対象の変動や現象を時間や位置の情報や関連する他の現象の特徴や性質も取り入れて説明を試みる数理モデルです。統計モデルを解析することで本当に何が読み取れるのか、データリテラシー・統計リテラシーを身につける教育・研究を行っています。IT の発展とともに、データ解析のスキルや幅が広がり、時代はIT リソースを世界で共有する方向に動いています。その意味で柔軟にデータに触れて、いろいろな解析手法やデータの見方を身につけるには今がチャンスだと思います。
Focus
信頼性の高い統計解析ソフト「SAS®」をフル活用
情報を有効利用するには、コンピュータのデータベース、数理モデルの構成、統計学についての知識が求められます。また、統計手法の知識に加え、ビッグデータの解析に利用されるソフトウエアの使い方もマスターし、わかりやすく見せる力も身につけなければなりません。情報工学科の学生は、全世界で最も広く使われ、信頼性の高い統計解析ソフト「SASR」を使って複数のデータベースを結びつけ、多角的かつ科学的に情報を処理し、研究に利用しています。※SAS = Statistical Analysis System
Career
予想される進路
情報系企業、統計的知識を生かせる製薬企業、金融系企業でのデータアナリストなど