学術情報センター(図書館)金沢八景キャンパス福浦キャンパス鶴見キャンパス舞岡キャンパス資料請求アクセス研究者検索JPENお問い合わせ寄附をするデータサイエンス学部の3つのポリシーHOME学部・大学院データサイエンス学部データサイエンス学科データサイエンス学部の3つのポリシーデータサイエンス学部では、教育活動の充実を目的として、「3つのポリシー(ディプロマ・ポリシー、カリキュラム・ポリシー、アドミッション・ポリシー)」を策定しています。ディプロマポリシー<知識・理解>(1)現実の課題をデータとの関係性からとらえる能力、またはものごとの裏に潜む数理的な法則・関係を見抜く能力を獲得している。<技能>(1)各応用分野における課題を追究するための計画立案及び課題解決の手法を修得している。統計学とアルゴリズムを基礎としたコンピュータサイエンス、データ解析に習熟し、適切な課題解決策を考案することができる。(2)豊かな表現力で、国内外の様々な分野の人々と円滑にコミュニケーションを図ることができる。<態度・志向性>(1)常に人間や社会に対する興味や関心を持ち続け、各分野の課題をデータから数理的・分析的に考える基礎的能力を持ち、また、様々な人々と協同して課題解決を図る態度・志向性を有し、社会に貢献することへの高い意識を有している。貢献を図る旺盛なチャレンジ精神を持ち、より良い社会の実現に向け努力する姿勢を身につけている。Centerを活用し、幅広い知識、深い教養と国際性を身につける。(2)数理を基礎とし、体系的にデータサイエンスの専門分野を修得する。(3)計算機、オペレーティングシステムに習熟するための実習を行う。(4)実習・演習において、現場と結びついた課題解決型の教育・研究を通して実践力とコミュニケーション能力を養う。(5)現実の課題にアプローチする際に必要な統計学・アルゴリズム等を幅広く学ぶとともに、各応用分野におけるデータサイエンスの必要性や発展について学修する。(6)応用分野の基礎知識を学修し、多様な専門科目によりこれらの分野の問題に応じてデータサイエンスを活用、展開できる基本的な能力を養う。(7)応用分野へデータサイエンスを活用、展開するために、演習や実習を配置する。(8)学生の関心に応じ、統計学またはアルゴリズムに関連する知識を深く学ぶ科目や、数量分析に関する科目を配置する。(9)自然科学分野または社会科学分野の基礎知識を学ぶことができる科目を配置する。びに理科または社会分野の高い基礎学力を有する人(2)物事を論理的に考察できる人(3)自分の考えを的確に伝達できる人なお、本学では、学部によらず、以下のような人を求める。reserved.PAGETOPclose。