この記事でわかること
城西大学理学部 情報数理学科は、データサイエンス＋数学の学びで、社会の複雑な課題を解決したり、新たなソリューションを開発したりする、情報数理のエキスパートをめざす学科です。
特長は、企業や行政で使用している実データを活用しながら、社会課題を解決する実践的な学び。3年次からは、興味や希望進路に応じて、「応用数学」「統計・データサイエンス」「情報科学」の専門科目群から科目を選択・組み合わせて履修します。
データサイエンス・AI の原理を数理・情報科学的に把握し、それを課題の発見・解決に結びつける人材を育成します。
データサイエンスとは、膨大なデータを収集・整理・分析し、そこから有益な知見を引き出す学問や技術分野のことです。
産官の幅広い分野で応用されていて、特に近年ではデジタルトランスフォーメーション（DX）の一環として、企業の競争力向上に寄与しています。
DXを先導するうえで不可欠なデータサイエンスですが、その土台となるのは数学です。データを解析するために求められる統計学やプログラミングも、数学の知識のうえに成り立っています。
城西大学理学部の情報数理学科は、データサイエンス・AI の原理を数理・情報科学的に把握し、それを課題の発見・解決に結びつけることができる人材を育成します。
高校で修得した数学の知識を、この情報数理学科でさらに深め、データサイエンスの学びと結びつけて、社会の複雑な課題を解決しませんか？ 新たなソリューションを開発する数学的思考力をもった情報数理のエキスパートをめざしましょう！
データに強い課題解決力を養成
城西大学理学部では、学部設立時から応用数学の教育に力を入れてきました。情報数理学科では、企業や行政で使用している実データを活用しながら、社会課題を解決する実践的な学びを修得します。
「応用数学」「統計学・データサイエンス」「情報科学」の3つの専門分野を学ぶことで、ICTエンジニアやデータサイエンティスト、金融企業従業員、教員、公務員などをめざすことができます。
1年次は、情報リテラシー、基本的なアプリケーションや生成系AIの使い方、コンピュータやインターネットの仕組みといった基礎知識を身につけると共に、情報数理の土台となる微分積分、線型代数、統計・データサイエンス、データ解析基礎を学びます。
2年次では、情報数理の基盤となる基礎数学に加えて、応用数学、統計・データサイエンス、情報科学分野の科目を学び進めます。インターンシップで実践の現場も体験し、社会人として必要な能力を高め、自主的に考え行動できる力を養います。
3年次・4年次は、各自の興味や希望進路に応じて、「応用数学」「統計・データサイエンス」「情報科学」の3つの専門科目群から科目を選択・組み合わせて履修します。より深く学び、集大成として「卒業論文」に取り組みます。
ビジネス街や官公庁街がある、最適の学びの環境
学びの拠点は、企業や官公庁が集まる東京都千代田区紀尾井町です。
ビジネスや社会情勢の最前線を肌感覚で捉えられるだけでなく、キャンパス周辺の企業や官公庁でインターンシップを経験することができます。
そして、城西大学では「紀尾井町AI・データサイエンスコンソーシアム」を構築しています。
コンソーシアムとは、目的や目標を共有する共同体のこと。近隣の企業・自治体・他大学（データサイエンス系学部・学科）と連携して、情報数理に関する教育・研究を推進します。
そこでの取り組みと実務家教員の指導により、最前線の情報数理を教育に活かしていきます。