データサイエンティスト教育の先駆けとして。
2021年4月、本学科は「ビジネスデータサイエンス学科」として新たな一歩を踏み出しました。これまでの管理工学科・経営システム工学科で培った豊富な教育と研究のノウハウを元に、企業や組織におけるデータサイエンス活用に求められる知識や技術、思考力を培しあらゆる分野のデータ活用の第一線で活躍できる人材育成を行っていきます。本学科では、統計学、確率論、オペレーションズ・リサーチなどの「データサイエンス分野」、データ分析手法や、データベース・情報処理といったデータを的確に扱うための「データエンジニアリング分野」、これらの技術を実社会に適用する業界知識や応用手法を含む「ビジネス分野」の3つの柱を網羅したカリキュラム体系を提供します。また、PBL（Problem Based Learning）を徹底することで、知識・技術に実践力を伴った人材育成を行っていきます。
社会に必要とされるデータサイエンティストに求められるスキル
独り立ちレベルのデータサイエンティスト育成と、トップタレントへの道をバックアップ
学部教育においては、企業で活躍できる独り立ちレベルのデータサイエンティスト育成を図る教育体制を敷いています。また、トップレベルを目指す学生に対しては教育カリキュラムだけではなく、研究活動や大学院進学を通じて、さらに高度な知識と技術の習得をバックアップします。なお、これらに関連する資格として「技術士」「情報技術者」「統計検定」などの取得もカリキュラムの中で推し進めています。
徹底したPBLで目指す、アクティブラーニング型人材教育
データサイエンティストに求められるスキル獲得を目指し、数学、プログラミングを共通のベーススキルとして徹底的に習得するだけでなく、ビジネス。産業の知見や管理技術を幅広く身に着けるために、在学中、継続的なPBL（Problem Based Learning；問題解決型学習）を通してスキルを総合的に実践できる人材の育成を行います。
講義や研究を通して資格取得をサポート
データサイエンス業務と関係の深い様々な資格については、カリキュラムの多くの科目と関係しており、講義や研究を通して様々な場で資格取得をバックアップし、毎年多くの合格者を排出しています。
- 技術士（経営工学士）
- アクチュアリー（保険数理士）
- 情報処理技術者
- 品質管理検定
- 統計検定
- ディープラーニング検定