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データサイエンス副専攻について

データサイエンス副専攻

 データサイエンス教育研究拠点形成を戦略としている滋賀大学では、経済学研究科においてもデータサイエンスに関連する機能強化を担っています。 文理融合型カリキュラムの提供として「データサイエンス副専攻」を2019年度から導入しました。 この副専攻は、経済学研究科博士前期課程の経済学専攻及び経営学専攻の学生がデータサイエンス研究科開講科目を履修することなどによって所定の用件を満たし、データサイエンス副専攻の修了認定を受けることができます。
 本副専攻では、経済学研究科開講の授業科目(データサイエンス副専攻基礎科目)の履修やeラーニングの受講により基礎的な知見を備えた上で、データサイエンス研究科開講科目を履修し、高度なデータ処理能力やデータ分析力を養成していきます。
 データサイエンス副専攻を履修するにあたり、まず基礎的な知識を習得するために、データサイエンス副専攻のプレマスター教育基礎科目の修得が必要です。 その上で、データサイエンス研究科で開講されているデータサイエンス副専攻コア科目選択科目を履修することができます。

区分
授業科目
必要単位
データサイエンス副専攻
プレマスター教育
  ― (eラーニング 必修)
データサイエンス副専攻
基礎科目
統計学特講Ⅰ,Ⅱ
データ分析特講
計量経済学特講Ⅰ,Ⅱなど
経済学研究科開講の展開科目から2科目4単位選択必修
データサイエンス副専攻
コア科目
データサイエンス概論
意思決定とデータサイエンス
データサイエンス研究科開講科目から2科目4単位必修
データサイエンス副専攻
選択科目
マルチメディア特論
マルチメディア実践論
Webマイニング特論
Webマイニング実践論など
データサイエンス研究科開講科目から2科目4単位以上選択