学科長メッセージ
Feature特長
情報技術のスペシャリストを育成してきた情報科学部において本学科は、情報技術を基盤に社会やビジネスの仕組みを学びながら、 価値創造マインドや課題解決能力、コミュニケーション能力を兼ね備えた「AI（人工知能）・ICT（情報通信技術）およびビッグデータを使いこなす人」を育成します。
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情報技術を基盤とした学び
データの収集・保管・分析・可視化には、情報機器やコンピュータおよびソフトウェアを利用する能力が求められます。また、新たな価値を創造し実装するには、システムやソフトウェアの開発能力が要求されます。システムやソフトウェアの開発のための知識として、IoT、AI(人工知能)、データベース、ネットワーク、セキュリティ、プログラミング、ソフトウェア工学、システム工学などを学びます。
特に、プログラミングでは、AI・データサイエンスでよく使用されているPythonやRだけでなく、ソフトウェア開発で使用されているCやJavaを使って基礎から学び、効率的なプログラムを作成するためにデータ構造やアルゴリズムについても学修します。情報技術を基盤にした学びは、情報科学部内に設置されたデータサイエンス学科の最大の特徴といえます。
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文理融合を目指した学びと入試
AI・データサイエンスは、工業製品や商品の企画・開発だけではなく、企業の戦略やさまざまなオペレーション、金融、経済、健康、スポーツ、さらには政府や自治体の政策・制度にいたるまで幅広く貢献する可能性を持っています。あたらしい価値の創造には、技術だけではなく、人や社会などのシステムに関する興味と知識が必要になります。そのため専門科目には、経営戦略、ものづくり、マーケティング、ロジスティクス、ファイナンス、教育、発想法に関する科目が開講されています。
また、データサイエンス学科の公募制推薦入試と一般入試には、それぞれ「理系型」と「文理型」があります。これらを利用することにより、受験生は、数学、理科(物理、化学、生物から１科目)、国語、地理歴史(日本史、世界史から１科目)を選択することができ、多彩な学力を評価できる入試制度になっています(理科と地理歴史の選択は一般入試のみ，一般入試後期D日程の理科は物理または化学のみ)。例えば高校で文系科目を中心に学んだ受験生、理系科目を中心に学んだけど国語や社会の方が好き、得意という受験生にも対応しています。
※出願する入試により内容は異なります。入試制度の詳細は入試ガイド2025を必ずご確認ください。
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進路や興味によって
幅広く選択できる共通教育の学び情報科学部の共通科目は、「総合人間学系」と「総合理学系」から構成されています。「総合人間学系」は、さらに「人文社会科学」、「外国語」、「健康・スポーツ科学」に分類されます。データサイエンス学科の共通科目に関する卒業要件は、「人文社会科学」12単位以上、「外国語」８単位、「健康・スポーツ科学」２単位を含む36単位以上となっています。
文理融合を目指すデータサイエンス学科では、個人の進路や興味にあわせて人文社会科学を十分に学ぶことができるように設計されています。もちろん、総合理学系に興味がある方は、物理、化学、地学、生物系の科目をうまくミックスすることも可能です。
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理論だけでなく
実践を意識した学び統計の手法や理論を理解するだけではなく、コンピュータとソフトウェアを使って実際にあるデータを分析してその結果を解釈してみる。実践に焦点をあてた学びが、価値創造のマインドを醸成させます。ノートPCを相棒にして、さまざまなデータ分析を楽しみましょう。
情報科学部は、2019年から枚方市役所と北大阪商工会議所と共催して、産官学地域課題解決「ひらかたアイデアソン・ハッカソンプロジェクト」を運営しています。このイベントはHirathonと呼ばれ、多数の企業や団体から協力を受けています。他学の学生も参加できるオープンなイベントです。チームを編成して、企業や地域が持つ課題に挑戦してみよう。
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高校生や社会人に対する
AI・データサイエンス教育プログラムの提供データサイエンス学科の教員による教育活動の対象は、大学生だけに留まりません。高校生(常翔学園高校１年生)には、AI・DSの概要１コマ、テキストマイニング２コマ、Pythonによるプログラミング４コマからなる「AI・DS講座」を開講しています。社会人にはデータマイニング実践特論、機械学習実践特論、データサイエンスPBL、モノづくりのためのデータサイエンス実践特論、マーケティングのためのデータサイエンス実践特論の５科目から構成されるAIデータサイエンス・リカレント教育プログラム(履修証明プログラム)を提供しています。
さまざまなニーズに対応した教育プログラムを柔軟に提供できる。そして、様々なプログラムを提供することで、教育の改善が進む。これが、データサイエンス学科の教育スタッフの強みの一つです。
動画で知る
データサイエンス学科
3つの方針
Facility施設紹介
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「枚方」にそびえ立つ
広大なキャンパス。大阪北東部に位置する広大なキャンパスには、情報科学に関する施設が充実しています。
閑静な住宅街に囲まれた落ち着いた環境で、学修や課外活動ができます。
Q&Aよくあるご質問
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データサイエンス学科は、どのような学科ですか？他学科と比べてどのような特徴がありますか。
データサイエンス学科は、統計分析と情報技術によって、社会や企業の問題を解決するための新しい価値を創造することを目的としています。
他の4学科が情報技術の創出を目指しているのに対して、当学科は情報技術を活用して実社会の課題に適用することに焦点をあてています。このため教育カリキュラムにおいては、既設４学科で開講されているコンピュータの基礎に関わる科目(デジタル回路、計算機アーキテクチャ、オペレーティングシステムなど)は扱わずに、情報システムの利用や開発に必要な科目(プログラミング、ソフトウェア工学、データベースシステム、情報通信ネットワーク、情報セキュリティの基礎、情報技術者論など)に絞り、その分、「AI(人工知能)」、「統計分析」や「問題解決」に関する科目を充実させています。 -
文系の生徒です。データサイエンスに興味があります。専門科目の学習は大丈夫でしょうか？
当学科のカリキュラムは、新しい価値を創造するための能力を身に付けることを目標としています。そのため、統計や情報技術を利用できるようになることを目指します。しかしながら、データ分析やシステム最適化の基礎となる数学の教育は気になるところですね。例えば、1年次の前期に開講される数学系の2科目(線形数学I，微積分学I)では、2クラスに分けて少人数で指導するとともに、課題を使いながら着実に理解を深めていきます。
また、専門科目には統計や情報技術だけではなく、社会システムや企業システム、問題解決に関する科目も開講されています。文理融合を志向した分野であるため、共通教育においても、人文系(言語学，社会学，心理学，経済学など)と理学系(物理，化学，地学，生物など)の科目を学生の興味や進路にあわせてより自由に選択できるように卒業要件が設計されています。高校でのコース(文系・理系など)よりも、データサイエンスや情報技術への関心と授業に対してきちんと取り組む姿勢の方が重要です。 -
1年次にも実践的な演習や実習はありますか？
実践的にデータサイエンスを学ぶために、さまざまな授業科目において実データおよびPCを使った演習を用意しています。1年次はしっかりと学びの基礎を固めることが重要です。しかし、学んだことを使ってみたり学びのゴールを示唆してくれるような機会はあった方が、確かに学習意欲も湧きますよね。
そこで、データサイエンス学科では１年次を対象とした『データ分析実践セミナー』を12月に企画しています。このセミナーはPBL形式ですから、答えが定まっていない問題に対してチームを編成して自分たちで解決案を提示します。今回は、日本社会で問題となっている人口減少をテーマとしています。まず、分析方法に関する講習を受け、公開されている都道府県の社会統計データを使ってグループで分析・解釈し、発表会で成果を競います。希望者のみのセミナーですが、参加者の学習意欲が刺激されるものと確信しています。
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