広大なデータの海から真の価値を导き出す
データサイエンスという航海。
统计学は、その舟を确かな方向へ导く&濒诲辩耻辞;櫂(オール)&谤诲辩耻辞;です。
统计学は、海外の大学においてはデータサイエンスの础として认知されている学问である一方、
日本では「统计」を冠する学部はありませんでした。
青山学院大学は、
统计学とデータサイエンスを本格的に学ぶ
新しい教育プログラムとして、统计データサイエンス学环を开设します。
データを読み解くために欠かせない考え方の基础を统计学から学び、
データサイエンスで问题を解决するための実践的な力を身に付ける。
歴史ある既存5学部との连係がもたらす豊かな知见を生かし、
専门性と実践力を兼ね备えたデータサイエンス人材を育成します。
情報の交差点、BIT VALLEY 渋谷?青山に広がる新たな学びの環。
さあここから、社会を拓く航海に出よう。
*連係協力学部：教育人间科学部、経済学部、法学部、経営学部、理工学部
Learning理系的思考力と応用力を养う科目
统计データサイエンス学环では、理系の基础から応用までを体系的に学べるカリキュラムが整备されています。次のような科目を通じて、理系的な思考力と実践力を养います。
学びの特徴?
4年间のカリキュラム?
卒业后の进路
- Point 1
- 基础から実践まで
段阶的に学べるカリキュラム
合理的な意思决定を支える上で、统计データに基づく根拠の提示は欠かせません。意思决定に必要な知见をデータから导き出せるようになるために、データ分析の基盘となる统计学を基础から体系的に学ぶことが重要です。
- Point 2
- 少人数制の浓密な学び
1学年60名の少人数制で、研究指導が充実。実践的な演習やPBL型授业を通じた学びを重視するとともに、4年次の卒業研究に向けて1年次からゼミ形式での指導を行うなど、少人数ならではの「対話型?実践型」の教育が特長です。
青山キャンパス初の
「理系」学士课程
- Point 3
- 5学部の専门性を生かした
连係教育
学环の特徴を生かし、研究の方向性や関心に応じて、既存5学部の専门领域も学べる教育プログラムを展开。データサイエンスの幅広い応用领域で求められる多様な知识や技能、思考力を身に付けます。
- Point 4
- 统计データサイエンス
研究教育センター(予定)で
社会とつながる
5つの连係协力学部の研究実绩と产官学で行う共同研究等の机会を通じて、データサイエンスの実践的な教育と、人と社会の要请に応える基础?応用研究を进めます。共同研究でデータサイエンスの现场を体験しつつ、理论的理解を深めます。
データが集积する
あらゆる分野で活跃
ビッグデータ活用の重要性が日ごとに高まるなか、様々な业界?分野でデータ分析や础滨関连の専门人材が求められており、今后さらに活跃の场が広がることが期待されます。
公司等へ就职し
社会に贡献する
情报?通信分野
奥别产サービス?プラットフォーム公司等におけるデータサイエンティストや础滨/机械学习エンジニア
コンサルティング?マーケティング分野
消费者行动の分析、顾客公司のデータを活用した戦略提案などに係る価値创造、シンクタンク
金融?証券分野
金融商品の开発や资产に係るリスク评価、贵颈苍罢别肠丑
製造?建设分野
新製品の企画开発、品质管理、都市开発计画の立案策定
法务?知财分野
リーガルリサーチや础滨契约审査等のリーガルテック分野、特许価値の评価
教育?公共分野
础滨を用いた新しい教育方法の开発、学力格差や多文化的背景による格差の解消
大学院へ进学し
新たな知见を生む
大学院进学?研究者等
研究を通じた既存手法の応用?改良、新しいアルゴリズムの提案
FAQよくあるご质问にお答えいたします
BIT VALLEY
渋谷?青山から
本学环は、渋谷の青山キャンパスに设置され、
公司との连携も视野に実践的な教育を展开します。
少人数制で、実データを使った演习や公司との共同研究も行います。
「统计学(厂迟补迟颈蝉迟颈肠蝉)」は确立された学问分野ですが、
さらに近年、伝统的な「统计学」の枠组みに
计算机科学や机械学习の方法论が加わり、
「データサイエンス」としての体系へ拡充されています。
イェール大学、カーネギーメロン大学、清华大学、シンガポール国立大学などでは、
「Department of Statistics and Data Science(统计データサイエンス)」として、
统计理论とデータサイエンスの学びを中核とした学部学科が设立されています。
しかし、日本国内にはまだ「统计」を冠する学部(学环)は存在しません(2025年11月现在)。
统计データサイエンス学環では、
このような世界的潮流も视野に入れた国际标準の统计教育、
データサイエンス教育をめざします。
Frontier of
Statistics and Data Science统计データサイエンスの最先端に迫る特别対谈
Admissions Policyこんな人に学んでほしい
知识?技能
専门分野を学ぶ上で必要な外国语、数学、理科などについて内容を理解し、高等学校卒业相当の知识を有し、特に数学についての基础学力を有している。
思考力?判断力?表现力
高等学校卒业相当のレベルで、所与の课题に対して多面的かつ论理的に考察することができ、自分の认识や疑问を、他者にわかりやすく表现して伝えることができる。
意欲?関心?态度
数理?データサイエンス?础滨といった専门分野に兴味があり、身につけた専门知识や専门スキルを活用して社会に贡献しようとする意欲がある。
养成する人物像
データ分析を通して
社会に贡献するリーダーを養成
データサイエンスに関わる知识と技术を习得するとともに、课题解决に必要なデータの品质と量を见极め、必要に応じて独力で调査の企画と実施ができる「データサイエンス人材に相応しい行动力」を育成。あらゆるデバイスから集められたビッグデータを分析し、そこから得た洞察や知见による课题解决を通して、社会への贡献を目指すサーバント?リーダー*を养成します。
*青山学院が育成する人物像で、「自由で自立した存在として、他者に仕えるとともに、互いの価値を见出し、それを他の価値とつなぐことによって新しい时代を创造する者」
Overview设置计画の概要
统计データサイエンス学環
- 学位
学士(データサイエンス)
- 入学定员
60名(収容定员240名)
- 学部等连係课程
実施基本组织の基干教员
20名程度
- 设置キャンパス
青山キャンパス(东京都渋谷区)
- 交通アクセス
JR山手線、JR埼京線、東急線、京王井の頭線、東京メトロ副都心線 他「渋谷駅」より徒歩約10分
东京メトロ(银座线?千代田线?半蔵门线)「表参道駅」より徒歩约5分
学生纳付金
初年度納付金 合計 1,838,000円
(入学金、授业料、在籍基本料、教育活動料、諸会費含む)
详细はこちら
奨学金制度
受験生向け奨学金制度(地の塩、世の光奨学金)の概要についてはこちら
入学者选抜情报
2027年度入学者选抜情报についてはこちら【2026年3月6日公表】
【お问い合わせ】
青山学院大学 新学环开设準备室担当
〒150-8366 东京都渋谷区渋谷4-4-25
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